Canadian Consensus: A New Systemic Treatment Algorithm for Advanced EGFR-Mutated Non-Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple clinical trials for the treatment of advanced EGFR-mutated non-small-cell lung cancer (nsclc) have recently been reported. As a result, the treatment algorithm has changed, and many important clinical questions have been raised: (1) What is the optimal first-line treatment for patients with EGFR-mutated nsclc? (2) What is preferred first-line treatment for patients with brain metastasis? (3) What is the preferred second-line treatment for patients who received first-line first- or second-generation tyrosine kinase inhibitors (tkis)? (4) What is the preferred treatment after osimertinib? (5) What evidence do we have for treating patients whose tumours harbour uncommon EGFR mutations? Methods: A Canadian expert panel was convened to define the key clinical questions, review recent evidence, and discuss and agree on practice recommendations for the treatment of advanced EGFR-mutated nsclc. Results: The published overall survival results for osimertinib, combined with its central nervous system activity, have led to osimertinib becoming the preferred first-line treatment for patients with common EGFR mutations, including those with brain metastasis. Other agents could still have a role, especially when osimertinib is not available or not tolerated. Treatment in subsequent lines of therapy depends on the first-line therapy or on T790M mutation status. Treatment recommendations for patients whose tumours harbour uncommon EGFR mutations are guided mainly by retrospective and limited prospective evidence. Finally, the evidence for sequencing and combining tkis with chemotherapy, angiogenesis inhibitors, checkpoint inhibitors, and other new therapeutics is reviewed. Conclusions: This Canadian expert consensus statement and algorithm were driven by significant advances in the treatment of EGFR-mutated nsclc.
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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 | 0,044 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».