Comparing health utility scores, treatments, and outcomes in lung cancer patients with rare EGFR mutations with those with exon 19 deletion (del) and L858R mutations.
Notice bibliographique
Résumé
102 Background: Precision oncology divides patients into smaller cohorts each with unique characteristics, treatment and outcomes. Cost-effectiveness assessments that rely on quality-adjusted life years will require mutation-specific health utility scores (HUS). We assessed the impact of having exon 19 del, L858R and rare EGFR mutations on outcomes and HUS. Methods: From a retrospective database of 719 patients with EGFR mutations, specific baseline EGFR mutations, clinicodemographic and treatment characteristics, and outcomes (overall survival, OS; progression-free survival, PFS) were analyzed using Cox models (adjusted hazard ratios, HR). In a subset of 289 patients with metastatic disease, serial HUS data collected through EQ-5D-5L at clinic visits were compared by mutation using t-tests. Results: Of 380 (53%) patients with exon 19 del, 288 (40%) with L858R, and 51 (7%) with rare mutations (mostly G719A/C, Exon 18 or 20 insertion, L861Q, compound mutations): 68% were female; median age was 74 years; 51% were Asian; and 74% were never smokers. In 334 Stage I-III pts, recurrence-free survival was not associated with specific mutations. In contrast, among 365 stage IV pts on TKIs, when compared to a reference of patients with exon 19 del, outcomes were worse in patients with L858R mutations (PFS: 1.35, 95% CI 1.1-1.7; OS: HR 1.39, 95% CI 1.0-1.9) and for rare mutations (PFS: 1.16 95% CI 0.7-1.9; OS: 1.45 95% CI 0.7-2.9). From an analysis of 1064 clinic encounters, different TKIs were used in similar proportions by mutation. In stable disease, mean HUS [SEM] were 0.80 [0.008] (exon 19), 0.81 [0.009] (L858R), and 0.82 [0.02] (rare mutation). Progressive disease led to significant drops in mean HUS for exon 19 (0.76 [0.01]; p = 0.01 compared to stable disease) and L858R, mean HUS = 0.74 [0.02] p < 0.001, but less so for rare mutations, mean HUS = 0.79 [0.05] p = 0.65. Conclusions: Patients in this EGFR mutated cohort had similar exposures of different TKI therapy regardless of specific EGFR mutation. L858R and rare mutations had inferior survival outcomes but similar HUS as patients with exon 19 del mutations.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».