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Enregistrement W3156985612 · doi:10.1056/nejmoa2028485

Sacituzumab Govitecan in Metastatic Triple-Negative Breast Cancer

2021· article· en· W3156985612 sur OpenAlexaff
Aditya Bardia, Sara A. Hurvitz, Sara M. Tolaney, Delphine Loirat, Kevin Punie, Mafalda Oliveira, Adam Brufsky, Sagar Sardesai, Kevin Kalinsky, Amelia Zelnak, Robert Weaver, Tiffany A. Traina, Florence Dalenc, Philippe Aftimos, Filipa Lynce, Sami Diab, Javier Cortés, Joyce O’Shaughnessy, Véronique Dièras, Cristiano Ferrario, Peter Schmid, Lisa A. Carey, Luca Gianni, Martine Piccart, Sibylle Loibl, David M. Goldenberg, Quan Hong, Martin Olivo, Loretta M. Itri, Hope S. Rugo

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioVinorelbineMetastatic breast cancerOncologyBreast cancerChemotherapyEribulinGemcitabineCancerGastroenterologySurgeryConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with metastatic triple-negative breast cancer have a poor prognosis. Sacituzumab govitecan is an antibody-drug conjugate composed of an antibody targeting the human trophoblast cell-surface antigen 2 (Trop-2), which is expressed in the majority of breast cancers, coupled to SN-38 (topoisomerase I inhibitor) through a proprietary hydrolyzable linker. METHODS: In this randomized, phase 3 trial, we evaluated sacituzumab govitecan as compared with single-agent chemotherapy of the physician's choice (eribulin, vinorelbine, capecitabine, or gemcitabine) in patients with relapsed or refractory metastatic triple-negative breast cancer. The primary end point was progression-free survival (as determined by blinded independent central review) among patients without brain metastases. RESULTS: A total of 468 patients without brain metastases were randomly assigned to receive sacituzumab govitecan (235 patients) or chemotherapy (233 patients). The median age was 54 years; all the patients had previous use of taxanes. The median progression-free survival was 5.6 months (95% confidence interval [CI], 4.3 to 6.3; 166 events) with sacituzumab govitecan and 1.7 months (95% CI, 1.5 to 2.6; 150 events) with chemotherapy (hazard ratio for disease progression or death, 0.41; 95% CI, 0.32 to 0.52; P<0.001). The median overall survival was 12.1 months (95% CI, 10.7 to 14.0) with sacituzumab govitecan and 6.7 months (95% CI, 5.8 to 7.7) with chemotherapy (hazard ratio for death, 0.48; 95% CI, 0.38 to 0.59; P<0.001). The percentage of patients with an objective response was 35% with sacituzumab govitecan and 5% with chemotherapy. The incidences of key treatment-related adverse events of grade 3 or higher were neutropenia (51% with sacituzumab govitecan and 33% with chemotherapy), leukopenia (10% and 5%), diarrhea (10% and <1%), anemia (8% and 5%), and febrile neutropenia (6% and 2%). There were three deaths owing to adverse events in each group; no deaths were considered to be related to sacituzumab govitecan treatment. CONCLUSIONS: Progression-free and overall survival were significantly longer with sacituzumab govitecan than with single-agent chemotherapy among patients with metastatic triple-negative breast cancer. Myelosuppression and diarrhea were more frequent with sacituzumab govitecan. (Funded by Immunomedics; ASCENT ClinicalTrials.gov number, NCT02574455; EudraCT number, 2017-003019-21.).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations1 543
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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