Safety and efficacy analysis of pembrolizumab dosing patterns in patients with advanced melanoma and non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the impact of discrepancy between prescribed and recommended fixed 200 mg dose (P-F discrepancy) on immune-related adverse events (irAEs) and treatment efficacy in patients with advanced melanoma and NSCLC. METHODS: This retrospective study included 177 patients with advanced melanoma or non-small cell lung cancer (NSCLC) who received at least one cycle of single-agent pembrolizumab. We defined P-F discrepancy as the differences between prescribed pembrolizumab dose and 200 mg recommended dose, expressed in percentages. Our primary outcome was immune-related adverse events (irAEs), and our secondary outcomes included overall survival (OS) and progression free survival (PFS). RESULTS: The median P-F discrepancy was -21.5%, with the 25th and 75th percentile at -32% and -5.0% respectively. ROC curve analyses did not show any optimal cutoffs to prognosticate irAEs (AUC = 0.558 for all patients) or cancer mortality (AUC = 0.583 for melanoma; AUC = 0.539 for NSCLC) in either cancer type. Separate multivariable Cox analyses suggested no statistically significant association between P-F discrepancy and overall survival in patients with melanoma (HR 1.012, 95%CI 0.987-1.038, P = 0.362) or NSCLC (HR 0.998, 95%CI 0.978-1.019, P = 0.876). CONCLUSION: There was no optimal pembrolizumab cut-off point to predict irAEs or treatment efficacy. We supported the use of weight-based pembrolizumab dosing, given the potential cost-saving and no differences in terms of irAEs or treatment efficacy in patients with advanced melanoma or NSCLC. Future studies on province- or national-level would be important to validate our findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».