Patient-reported outcomes from FLAURA: Osimertinib versus erlotinib or gefitinib in patients with EGFR-mutated advanced non-small-cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the FLAURA trial, osimertinib demonstrated superior progression-free survival and a favorable toxicity profile to erlotinib or gefitinib as initial therapy in patients with EGFR-mutated advanced non-small-cell lung cancer. Patient-reported outcomes from FLAURA are discussed here. METHODS: Patients (N = 556) completed the EORTC QLQ-LC13 weekly for 6 weeks, then every 3 weeks, and the QLQ-C30 every 6 weeks. Prespecified key symptoms were cough, dyspnea, chest pain, appetite loss, and fatigue. Score changes from baseline to randomized treatment discontinuation were assessed using a mixed-effects model. A ≥10-point change was considered clinically relevant. Odds of improvement and time to deterioration were investigated. QLQ-C30 functioning scores were assessed post hoc. RESULTS: Questionnaire completion rates were >70% at most time points. Baseline mean scores were similar in the osimertinib and erlotinib/gefitinib arms. Scores improved in both arms, but none reached clinical relevance at 5% significance level. A statistically significant difference favoring osimertinib for chest pain was not clinically relevant (-6.84 vs -3.88; p = 0.021). Odds of improvement and time to deterioration were similar between treatments. In post hoc analyses, improvements favored osimertinib for emotional functioning (8.79 vs 4.91; p = 0.004) and social functioning (7.66 vs 1.74; p < 0.001). Cognitive functioning remained stable with osimertinib but deteriorated with erlotinib/gefitinib (0.03 vs -3.91; p = 0.005). CONCLUSIONS: Key symptoms improved from baseline in both treatment arms in FLAURA. Key symptom improvements that were both statistically significant and clinically relevant were not observed in favor of either treatment arm. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: NCT02296125.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».