MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3031830911 · doi:10.1200/jco.2020.38.29_suppl.281

Real-world outcomes among patients with epidermal growth factor receptor (EGFR) mutated non-small cell lung cancer treated with EGFR tyrosine kinase inhibitors versus immunotherapy or chemotherapy in first-line setting.

2020· article· en· W3031830911 sur OpenAlexaff
Daniel Simmons, Maral DerSarkissian, Rahul Shenolikar, Min‐Jung Wang, Angela Lax, Aruna Muthukumar, François Laliberté, Mei Sheng Duh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineOncologyLung cancerProportional hazards modelChemotherapyEpidermal growth factor receptorCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

281 Background: While EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs) are the NCCN-recommended first-line (1L) therapy for non-small cell lung cancer (NSCLC) patients (pts) with EGFR mutation (EGFRm), many pts initiate immunotherapy (IO) + chemotherapy (chemo) prior to receiving EGFRm test results. This study assessed clinical outcomes associated with initiating EGFR-TKI vs other therapies in stage IV EGFRm NSCLC. Methods: A retrospective study was conducted in adults with stage IV EGFRm NSCLC who initiated 1L EGFR-TKI, IO (+ chemo), or chemo alone from 5/2017-12/2018, using Flatiron Health Electronic Health Record data. Treatment patterns were characterized with respect to timing of EGFRm test results. Kaplan-Meier analysis and log-rank tests were used to evaluate the median duration of therapy (DoT) and time to next therapy (TTNT), as proxies for progression-free survival. Adjusted hazards ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) representing the effect of 1L therapy on the risk of discontinuing treatment or death (DoT) and the risk of initiating second-line therapy or death (TTNT) were reported from multivariable Cox proportional hazards models controlling for differences in demographics, smoking history, histology, cancer stage, ECOG score, NCI index, time from diagnosis to 1L initiation, and year of 1L initiation, across treatment arms. Results: Among 593 study pts, mean age was 67.5 years and 65.4% were female. EGFR-TKI was used as 1L therapy for 77.2% of pts (n=458), IO in 13.3% (n=79) and chemo in 9.4% (n=56). 7.2% of EGFR-TKI pts, 54.4% of IO pts, and 57.1% of chemo pts initiated 1L before receiving EGFRm test results. Compared to pts on IO and chemo, pts on EGFR-TKI had longer median DoT (EGFR-TKI: 8.7 months [mo]; IO: 4.8 mo; chemo: 3.0 mo, p<0.01) and median TTNT (EGFR-TKI: 12.3 mo; IO: 6.5 mo; chemo: 4.0 mo, p<0.01). Adjusted analyses showed that compared to pts on IO or chemo, pts on EGFR-TKI had significantly lower risk of discontinuing therapy or death (DoT) and initiating second-line therapy or death (TTNT) (Table). Conclusions: Substantial numbers of pts initiated IO + chemo in 1L and EGFR-TKI was associated with better clinical outcomes than IO + chemo, suggesting the importance of adhering to NCCN-recommended therapy for stage IV EGFRm NSCLC pts. [Table: see text]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetLung Cancer Treatments and Mutations→Travaux en français237 207→