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Enregistrement W3083253396 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-lb-258

Abstract LB-258: Efficacy of first-line (1L) pembrolizumab by PD-L1 combined positive score <1, 1-19, and ≥20 in recurrent and/or metastatic (R/M) head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC): KEYNOTE-048 subgroup analysis

2020· article· en· W3083253396 sur OpenAlexaff
Barbara Burtness, Danny Rischin, Richard Greil, Denis Soulières, Makoto Tahara, Gilberto de Castro, Amanda Psyrri, Neus Basté, Prakash Neupane, Åse Bratland, Thorsten Fuereder, Brett Hughes, Ricard Mesı́a, Nuttapong Ngamphaiboon, Tamara Rordorf, Wan Zamaniah Wan Ishak, Joy Yang Ge, Ramona F. Swaby, Burak Gümüşçü, Kevin J. Harrington

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePembrolizumabHazard ratioInternal medicineProportional hazards modelPopulationCetuximabOncologyProgression-free survivalPost-hoc analysisHead and neck cancerConfidence intervalSubgroup analysisUrologyOverall survivalGastroenterologyNuclear medicineCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: In the phase 3 KEYNOTE-048 trial (NCT02358031) in R/M HNSCC, first-line pembrolizumab (P) monotherapy vs EXTREME (E; chemotherapy [C] + cetuximab) improved overall survival (OS) in PD-L1 combined positive score (CPS) ≥20 and CPS ≥1 populations and led to noninferior OS in the total population with favorable safety; first-line P+C vs E had superior OS in CPS ≥20, CPS ≥1, and total populations with comparable safety. Outcomes in CPS <1 and CPS 1-19 subgroups were not prospectively defined end points; we present a post hoc analysis in these subgroups. Methods: Patients with R/M HNSCC and no prior systemic therapy for R/M disease were randomly assigned 1:1:1 to P, P+C, or E. Progression-free survival (PFS), objective response rate (ORR), and duration of response were assessed by RECIST v1.1 per blinded independent central review. OS and PFS were estimated by the Kaplan-Meier method. Hazard ratios and 95% CIs were based on a Cox regression model with Efron's method of tie handling, with treatment as a covariate. Data cutoff was Feb 25, 2019. Results: Baseline characteristics of the CPS <1, CPS 1-19, and CPS ≥20 subgroups were similar to those of the total population. In the CPS <1 subgroup, the HR (95% CI) for OS was 1.51 (0.96-2.37) for P (n = 44) vs E (n = 45) and 1.21 (0.76-1.94) for P+C (n = 39) vs E (n = 43) (Table). In the CPS 1-19 subgroup, HR (95% CI) for OS showed a slight advantage of P (n = 124) vs E (n =133) (0.86 [0.66-1.12]) and favored P+C (n = 116) vs E (n = 125) (0.71 [0.54-0.94]). Conclusions: There was overall evidence of increased efficacy with increasing PD-L1 expression. In the CPS 1-19 subgroup, P+C vs E results were consistent with treatment benefit. Analysis of the CPS <1 subgroup was limited by small patient numbers. Future exploratory analyses of tumor mutational burden and inflamed signatures could further evaluate predictors of benefit in patients with low PD-L1-expressing HNSCC. Table.Efficacy in subgroups of patients with PD-L1 CPS <1, CPS 1-19, and CPS ≥20CPS subgroupTreatmentMedian OS, moOS HR12-mo OS rate, %Median PFS, moPFS HRORR, nMedian DOR, mo(95% CI)(95% CI)(95% CI)(95% CI)(95% CI)(%)(range)<1Pembrolizumab7.91.5138.62.14.3122.6n = 44(4.7-13.6)(0.96-2.37)(24.5-52.6)(1.9-2.3)(2.63-7.08)(4.5)(2.2-3.0)<1EXTREME11.3_48.96.2_197.8n = 45(9.1-15.9)(33.7-62.4)(5.1-7.6)(42.2)(2.0-38.6+)<1Pembrolizumab + Chemotherapy11.31.2141.04.71.46125.7n = 39(9.5-14.0)(0.76-1.94)(25.7-55.8)(3.4-6.2)(0.93-2.30)(30.8)(2.6-20.6+)<1EXTREME10.7_46.56.2_174.3n = 43(8.5-15.9)(31.2-60.4)(5.0-7.3)(39.5)(2.0-31.2+)1-19Pembrolizumab10.80.8644.02.21.2518NRn = 124(9.0-12.6)(0.66-1.12)(35.1-52.5)(2.1-2.9)(0.96-1.61)(14.5)(1.5+-38.9+)1-19EXTREME10.1_42.44.9_455.0n = 133(8.7-12.1)(33.9-50.7)(3.8-6.0)(33.8)(1.4+-38.7+)1-19Pembrolizumab + Chemotherapy12.70.7152.64.90.93345.6n = 116(9.4-15.3)(0.54-0.94)(43.1-61.2)(4.2-5.3)(0.71-1.21)(29.3)(1.6+-25.6+)1-19EXTREME9.9_41.14.9_424.6n = 125(8.6-11.5)(32.4-49.6)(3.7-6.0)(33.6)(1.4+-31.4+)≥20Pembrolizumab14.80.5856.43.40.993122.6n = 133(11.5-20.6)(0.44-0.78)(47.5-64.3)(3.2-3.8)(0.76-1.29)(23.3)(2.7-43.0+)≥20EXTREME10.7_44.95.3_444.2n = 122(8.8-12.8)(35.9-53.4)(4.8-6.3)(36.1)(1.2+-31.5+)≥20Pembrolizumab + Chemotherapy14.70.6057.15.80.76547.1n = 126(10.3-19.3)(0.45-0.82)(48.0-65.2)(4.7-7.6)(0.58-1.01)(42.9)(2.1+-39.0+)≥20EXTREME11.0_46.15.3_424.2n = 110(9.2-13.0)(36.6-55.1)(4.9-6.3)(38.2)(1.2+-31.5+) Citation Format: Barbara Burtness, Danny Rischin, Richard Greil, Denis Soulières, Makoto Tahara, Gilberto de Castro, Amanda Psyrri, Neus Basté, Prakash Neupane, Åse Bratland, Thorsten Fuereder, Brett G. Hughes, Ricard Mesia, Nuttapong Ngamphaiboon, Tamara Rordorf, Wan Zamaniah Wan Ishak, Joy Ge, Ramona Swaby, Burak Gumuscu, Kevin Harrington. Efficacy of first-line (1L) pembrolizumab by PD-L1 combined positive score <1, 1-19, and ≥20 in recurrent and/or metastatic (R/M) head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC): KEYNOTE-048 subgroup analysis [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr LB-258.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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