RELAY, ramucirumab plus erlotinib versus placebo plus erlotinib in patients with untreated, EGFR-mutated, metastatic non-small cell lung cancer: Europe/United States subset analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In EGFR mutation-positive NSCLC, dual EGFR/VEGFR inhibition compared to EGFR alone increases anti-tumor efficacy. The Phase III RELAY trial demonstrated superior PFS for ramucirumab plus erlotinib (RAM + ERL) over placebo plus erlotinib (PBO + ERL) (HR 0.591 [95% CI 0.461-0.760], p<0.0001). EGFR mutated NSCLC is less prevalent in Western versus Asian patients. This prespecified analysis evaluates efficacy and safety of RAM + ERL in EU and US patients enrolled in RELAY. PATIENTS AND METHODS: Patients were randomized 1:1 to ERL + RAM (10 mg/kg IV) or PBO Q2W. Treatment continued until unacceptable toxicity or progressive disease. Patients were stratified by geographic region (East Asia vs "other" [EU/US and Canada (EU/US)]). Objectives included PFS, ORR, DoR, OS, PFS2, safety and biomarker analysis. RESULTS: EU/US subset included 113/449 (25.9%) patients (58 RAM + ERL, 55 PBO + ERL). RAM + ERL improved PFS (20.6 vs 10.9 months, HR 0.605 [95% CI: 0.362-1.010]). ORR and DCR were similar, but median DoR was longer with RAM + ERL (18.0 vs 10.1 months, HR 0.527 [95% CI: 0.296-0.939]). OS and PFS2 were immature at data cut-off (censoring rates 81.0-81.8% and 67.3-79.3%, respectively). Most commonly reported Grade ≥3 TEAE for RAM + ERL was hypertension (17 [29.8%]) and for PBO + ERL, dermatitis acneiform (5 [9.1%]). CONCLUSION: EU/US subset analysis showed improved efficacy outcomes for RAM + ERL and a safety profile consistent with the overall population. Ramucirumab is a safe and effective addition to standard-of-care EGFR-TKI for EGFR mutation-positive metastatic NSCLC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».