NRG/RTOG 1122: A phase 2, double‐blinded, placebo‐controlled study of bevacizumab with and without trebananib in patients with recurrent glioblastoma or gliosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Targeting vascular endothelial growth factor (VEGF) alone does not improve overall survival (OS) in recurrent glioblastoma (rGBM). The angiopoiein (Ang)-TIE2 system may play a role in tumor survival under VEGF inhibition. We conducted a phase 2, double-blinded, placebo-controlled trial of bevacizumab plus trebananib (a novel Fc fusion protein that sequesters Ang1/Ang2) over bevacizumab alone in rGBM. METHODS: Patients ≥18 years of age with a Karnofsky performance status ≥70 and GBM or variants in first or second relapse were randomized to bevacizumab 10 mg/kg every 2 weeks plus trebananib 15 mg/kg every week or bevacizumab plus placebo. The primary endpoint was 6-month progression-free survival (PFS). RESULTS: After an initial 6-patient lead-in cohort confirmed the safety of combining bevacizumab and trebananib, 115 eligible patients were randomized to the control (n = 58) or experimental treatment (n = 57). In the control arm, 6-month PFS was 41.1%, median survival time was 11.5 months (95% CI, 8.4-14.2 months), median PFS was 4.8 months (95% CI, 3.8-7.1 months), and radiographic response (RR) was 5.9%. In the experimental arm, 6-month PFS was 22.6%, median survival time was 7.5 months (95% CI, 6.8-10.1 months), median PFS was 4.2 months (95% CI, 3.7-5.6 months), and RR was 4.2%. The rate of severe toxicities was not significantly different between arms. CONCLUSION: The combination of bevacizumab and trebananib was well tolerated but did not significantly improve 6-month PFS rate, PFS, or OS for patients with rGBM over bevacizumab alone. The shorter PFS in the experimental arm with a hazard ratio of 1.51 (P = .04) suggests that the addition of trebananib to bevacizumab is detrimental.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».