Safety and Patient-Reported Outcomes of Atezolizumab Plus Chemotherapy With or Without Bevacizumab Versus Bevacizumab Plus Chemotherapy in Non–Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Atezolizumab, bevacizumab, carboplatin, and paclitaxel (ABCP) demonstrated survival benefit versus bevacizumab, carboplatin, and paclitaxel (BCP) in chemotherapy-naïve nonsquamous non-small-cell lung cancer (NSCLC). We present safety and patient-reported outcomes (PROs) to provide additional information on the relative impact of adding atezolizumab to chemotherapy with and without bevacizumab in nonsquamous NSCLC. METHODS: Patients were randomly assigned to receive atezolizumab, carboplatin, and paclitaxel (ACP), ABCP, or BCP. Coprimary end points were overall survival and investigator-assessed progression-free survival. The incidence, nature, and severity of adverse events (AEs) were assessed. PROs, a secondary end point, were evaluated using the European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire (EORTC QLQ)-Core 30 and EORTC QLQ-Lung Cancer 13. RESULTS: 11.1%). During induction, the incidence of serious AEs (SAEs) was 28.3%, 28.5%, and 26.4% in the ACP, ABCP, and BCP arms, respectively. During maintenance, SAE incidences were 20.0%, 26.3%, and 13.0%, respectively. Completion rates of the PRO questionnaires were > 88% at baseline and remained ≥ 70% throughout most study visits. Across arms, patients on average reported no clinically meaningful worsening of global health status or physical functioning scores through cycle 13. Patients across arms rated common symptoms with chemotherapy and immunotherapy similarly. CONCLUSION: ABCP seems tolerable and manageable versus ACP and BCP in first-line nonsquamous NSCLC. Treatment tolerability differed between induction and maintenance phases across treatment arms. PROs reflect a minimal treatment burden (eg, health-related quality of life, symptoms) with each regimen.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».