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Enregistrement W3092280067 · doi:10.1016/j.clbc.2020.09.014

Final Efficacy Results of Neratinib in HER2-positive Hormone Receptor-positive Early-stage Breast Cancer From the Phase III ExteNET Trial

2020· article· en· W3092280067 sur OpenAlexafffund
Arlene Chan, Beverly Moy, Janine Mansi, Bent Ejlertsen, Frankie A. Holmes, Stephen Chia, Hiroji Iwata, Michael Gnant, Sibylle Loibl, Carlos H. Barrios, Işıl Somali, Snezhana Smichkoska, Noelia Martínez-Jáñez, Mirta Garcia Alonso, John S. Link, Ingrid A. Mayer, Søren Cold, Francis M. Senecal, Kenichi Inoue, Manuel Ruíz‐Borrego, Rina Hui, Neelima Denduluri, Debra A. Patt, Hope S. Rugo, Stephen Johnston, Richard Bryce, Bo Zhang, Feng Xu, Alvin Wong, Miguel Martín

Notice bibliographique

RevueClinical Breast Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesEli Lilly JapanChugai PharmaceuticalPharmaMarAstraZeneca AustraliaKyowa Hakko KirinAstellas PharmaEisaiGlaxoSmithKline AustraliaPuma BiotechnologyGenentechSeattle GeneticsGenomic HealthAbbVieMount Sylvia DiatomiteRocheDaiichi-SankyoTeva Pharmaceutical IndustriesPfizer AustraliaCelgeneNovartisMerckGlaxoSmithKlineBritish Microcirculation SocietyAmgenOntario Brain InstitutePfizerBayerAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésNeratinibMedicineBreast cancerOncologyHormone receptorInternal medicineStage (stratigraphy)GynecologyCancerTrastuzumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The ExteNET trial demonstrated improved invasive disease-free survival (iDFS) with neratinib, an irreversible pan-HER tyrosine kinase inhibitor, versus placebo in patients with human epidermal growth factor receptor 2-positive (HER2 + )/hormone receptor-positive (HR + ) early-stage breast cancer (eBC). Patients and Methods ExteNET was a multicenter, randomized, double-blind, phase III trial of 2840 patients with HER2 + eBC after neoadjuvant/adjuvant trastuzumab-based therapy. Patients were stratified by HR status and randomly assigned 1-year oral neratinib 240 mg/day or placebo. The primary endpoint was iDFS. Descriptive analyses were performed in patients with HR + eBC who initiated treatment ≤ 1 year (HR + /≤ 1-year) and > 1 year (HR + /> 1-year) post-trastuzumab. Results HR + /≤ 1-year and HR + /> 1-year populations comprised 1334 (neratinib, n = 670; placebo, n = 664) and 297 (neratinib, n = 146; placebo, n = 151) patients, respectively. Absolute iDFS benefits at 5 years were 5.1% in HR + /≤ 1-year (hazard ratio, 0.58; 95% confidence interval [CI], 0.41-0.82) and 1.3% in HR + />1-year (hazard ratio, 0.74; 95% CI, 0.29-1.84). In HR + /≤ 1-year, neratinib was associated with a numerical improvement in overall survival (OS) at 8 years (absolute benefit, 2.1%; hazard ratio, 0.79; 95% CI, 0.55-1.13). Of 354 patients in the HR + /≤ 1-year group who received neoadjuvant therapy, 295 had residual disease, and results showed absolute benefits of 7.4% at 5-year iDFS (hazard ratio, 0.60; 95% CI, 0.33-1.07) and 9.1% at 8-year OS (hazard ratio, 0.47; 95% CI, 0.23-0.92). There were fewer central nervous system events with neratinib. Adverse events were similar to those previously reported. Conclusion Neratinib significantly improved iDFS in the HER2 + /HR + /≤ 1-year population, and a similar trend was observed in patients with residual disease following neoadjuvant treatment. Numerical improvements in central nervous system events and OS were consistent with iDFS benefits and suggest long-term benefit for neratinib in this population.

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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations215
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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