Osimertinib for EGFR-mutant lung cancer with central nervous system metastases: a meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osimertinib, a third-generation tyrosine kinase inhibitor (TKI), is the only Food and Drug Administration-approved third-generation epidermal growth factor receptor (EGFR)TKI. Osimertinib is a cancer medicine that interferes with the growth and spread of cancer cells in the body. Osimertinib is used to treat a certain type of non-small cell lung cancer. We review some of the main challenges in targeting EGFR, including lack of central nervous system penetration with most tyrosine kinase inhibitors, activity of osimertinib penetrating blood-brain barrier and the efficacy of osimertinib. METHODS: Guided by the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) statement, we conducted a systematic literature search in the databases PubMed, EMBASE, ISI Web of Science database on January 30, 2020, searching for studies investigating the osimertinib efficacy on patients with CNS metastases in EGFR-mutant non-small cell lung cancer (NSCLC). And Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the certainty in the evidence. RESULTS: The pooled results showed that the overall response rate (ORR) and disease control rate (DCR) were 70% and 92%, respectively, in patients with T790M mutations. The efficacy of osimertinib was confirmed by the median progression free survival (PFS). In untreated advanced EGFR-mutated NSCLC with CNS metastases patients, the pooled ORR and DCR of osimertinib were 71% and 93%, respectively. And the combined median PFS, achieved by osimertinib, was 12.21 months. Above data proved that osimertinib has well activity in disease control, especially in first line. CONCLUSIONS: This meta-analysis confirmed that in treatment-naive advanced NSCLC CNS metastases harboring EGFR-TKI-sensitizing mutations, Osimertinib showed impressive antitumor activity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».