Lapatinib in HER2+ early breast cancer: Quality of life analysis.
Notice bibliographique
Résumé
604 Background: TEACH, a randomized, double-blind, multi-center, phase III study evaluated the efficacy and safety of 12 months lapatinib (N=1571) versus placebo (N=1576) in women with HER2+ EBC. Patients receiving lapatinib more often reported treatment-related AEs (87% vs 47%) in the Intent-to-treat (ITT) population. The comparison of recurrence-free survival was not significant (p=.053). This analysis focuses on QOL in the ITT. Methods: Participants on TEACH completed the Short Form-36 version 2 (SF-36v2) at baseline and every 6 mo. for 24 mo. SF-36v2 captures physical, social, mental, emotional domains of patient perceptions; summary scores of physical and mental components are derived from domain scores using norm based scoring method. Changes in the domain and summary scores were compared between two groups using ANCOVAs. Missing post-baseline data were imputed using the last observation carried forward method. A clinically relevant change in scores was defined as a 3-5 point change. Results: For randomised patients who completed the SF-36, QOL scores decreased relative to baseline for all domains and summary scores across all assessments and treatment arms, however the decreases were small and not clinically meaningful. There were no statistically significant (p< 0.05) or clinically meaningful differences between arms for the summary scores relative to baseline (Table). Conclusions: In HER2 positive EBC one year treatment with lapatinib is associated with a significant increase in AEs but it does not have a significant detrimental impact on QOL when compared to placebo. [Table: see text]
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».