A Systematic Review and Meta-analysis of the Combination of Vinorelbine and Lapatinib in Patients With Her2-positive Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The development of effective human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-targeted therapies has been heralded as a significant milestone in breast cancer treatment, resulting in improvement of the outcome for those with HER2-positive metastatic breast cancer. Despite these advantages, metastatic breast cancer is still regarded as an incurable disease. In heavily pretreated patients with increasingly limited options for palliative management, ensuring control of disease and maintenance of quality of life is an important goal. Vinorelbine and lapatinib is a combination used in later-line treatment of metastatic HER2-positive breast cancer. The current article presents a systematic review and meta-analysis of prospective series of the vinorelbine/lapatinib doublet for efficacy and toxicity in metastatic HER2-positive breast cancer. Altogether seven prospective trials involving 235 evaluable patients were retrieved for analysis. Pooled estimates of response rate and disease control rate were 24.4% and 63.3% respectively. Furthermore, overall survival was 20.1 months and progression-free survival was 5.44 months. The most common grade 3 and 4 toxicities were seen in fewer than 10% of cases. Vinorelbine/ lapatinib combination regimen may serve as an option for pre-treated patients with metastatic HER2-positive breast cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».