Efficacy of epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors (EGFR-TKIs) combined with bevacizumab for advanced non-squamous non-small-cell lung cancer patients with gradual progression on EGFR-TKI treatment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors (EGFR-TKIs) significantly improve outcomes of patients with EGFR-mutated non-small-cell lung cancer (NSCLC). However, acquired resistance inevitably emerges and remains a major challenge. The present study aimed to evaluate the efficacy of EGFR-TKIs plus bevacizumab in advanced non-squamous NSCLC patients with gradual progression on EGFR-TKIs.Advanced non-squamous EGFR-mutated NSCLC patients with gradual progression on EGFR-TKIs were administered bevacizumab while EGFR-TKIs were continued until disease progression occurred. Tumor lesions were assessed, and blood samples were collected at the start of the combination treatment and every 6 weeks until disease progression.Among the 15 included patients, there were no grade 3 or higher adverse events (AEs). Partial response (PR) and stable disease (SD) were achieved in 1 and 13 patients, respectively, with an objective response rate (ORR) of 6.7% and a disease control rate (DCR) of 93.3%. The median progression-free survival 2 (PFS2), defined as the time from the initiation of combination treatment to disease progression, was 5.0 (95% confidence interval [CI]: 4.0-6.0) months. Additionally, Spearman correlation analysis revealed that PFS2 was positively correlated with the serum vascular endothelial growth factor (VEGF) level at baseline (r = 0.7212, P = .0234). Patients with high baseline serum VEGF levels showed a better median PFS2 than those with low baseline serum VEGF levels (5.5 months vs 3.6 months, P = .0333).EGFR-TKIs plus bevacizumab led to a durable prolongation of PFS in non-squamous NSCLC patients with gradual progression on EGFR-TKIs. This therapeutic regimen was well tolerated and could be a promising strategy for these patients. Serum VEGF could be a potential biomarker to predict a subset of patients who are likely to benefit from EGFR-TKIs combined with bevacizumab.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».