04. ASSESSMENT OF EFFICACY AND SAFETY OF OSIMERTINIB FOR PATIENTS WITH INTRACRANIAL METASTATIC DISEASE: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Intracranial metastatic disease (IMD) is a serious and life-altering complication for many patients with cancer. Targeted therapy may address limitations of current treatments as an additional agent to achieve intracranial disease control in some patients with IMD. Osimertinib is a mutant epidermal growth factor receptor (EGFR) inhibitor that can penetrate the blood-brain barrier and inhibit tumor cell survival and proliferation in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) with specific EGFR mutations. The purpose of this study is to assess the efficacy and safety of osimertinib in the management of IMD. METHODS Studies reporting intracranial outcomes for patients with EGFR-mutant NSCLC and IMD treated with osimertinib were included. Among 271 records identified in MEDLINE and EMBASE, 15 studies fulfilled eligibility criteria. Outcomes were pooled using a random-effects model. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool and modified Newcastle-Ottawa scale. Information extracted included study characteristics, intracranial efficacy measures, and safety measures. Meta-analyses were conducted to pool applicable outcomes. RESULTS 15 studies reporting on 324 patients were included in the analysis. Combined CNS ORR and CNS DCR were calculated to be 64% (95% CI, 53–76%; n = 195), and 90% (95% CI, 85–93%; n = 246). Risk ratios for CNS ORR and CNS DCR were calculated to be 1.44 (95% CI, 1.06–1.96; n = 52) and 1.13 (95% CI, 0.96–1.33; n = 52). Included studies reported complete intracranial response rates of 7–23%, median best decrease in intracranial lesion size of 40–64%, and grade 3+ adverse event rates of 19–39%. CONCLUSIONS Findings reported here support a potential role for osimertinib for patients with EGFR-mutant NSCLC and IMD. Clinical decision-makers would benefit from the inclusion of patients with IMD in future trials to identify factors that predict responses to targeted therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| 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 ».