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Enregistrement W3169076687 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.e12569

Trastuzumab-dkst versus trastuzumab: Real-world pCR rates in patients with HER2+ breast cancer treated with neoadjuvant chemotherapy plus trastuzumab from Alberta, Canada.

2021· article· en· W3169076687 sur OpenAlexaffabout
Charlie Yang, Raida Khwaja, Karen King, Patricia A. Tang, Nancy Nixon, Sasha M. Lupichuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensUniversity of CalgaryBaker Hughes (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrastuzumabMedicineBiosimilarOncologyBreast cancerInternal medicineAnthracyclineChemotherapyMetastatic breast cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e12569 Background: Biosimilars are defined as medical products that contains a version of the active substance with similar biological characteristics, efficacy, and safety as the original product. Differences however, exist between biosimilars and their original comparator. Unlike small-molecule drugs, identical generic versions cannot be mass produced since manufacturers often have proprietary rights to living cell lines and processes involved in producing biologics. Due to this inherent alteration in production, the potential for clinically meaningful differences may exists. These risks are reduced from bench to clinic through a minimum of one phase 1 study to demonstrate comparability of PK and PD between the biosimilar and the original product, and one phase 3 study to demonstrate equivalency for at least one indication. To date, studies have mainly looked at trastuzumab-dkst in the metastatic setting. This retrospective study compared the pathological complete response (pCR) rates of trastuzumab-dkst to trastuzumab in the neoadjuvant setting for HER2+ early breast cancer (EBC) in Alberta. Methods: Neoadjuvant patients with HER2+ EBC treated with trastuzumab from November 2018 -October 2019 and trastuzumab-dkst from December 2019 - September 2020 were identified. There was no crossover between products. Logistic regression was used to control for variables potentially associated with pCR: trastuzumab product (trastuzumab vs trastuzumab-dkst), age ( < 40 vs 40+), pre-operative T (T1/2 vs T3/4) and N stage (negative vs positive), grade (I/II vs III), HR status (ER and/or PR positive vs ER/PR negative), HER2 (3+ vs SISH+), chemotherapy (anthracycline containing vs not), and chemotherapy completion (yes vs no). Results: 136 patients were identified (56% trastuzumab; 43% trastuzumab-dkst) and there were no significant differences in baseline characteristics except more patients in the trastuzumab-dkst group were clinically N negative; 39% vs 14.3% trastuzumab (p = 0.001). pCR was 35.6% for patients treated with trastuzumab-dkst versus 40.3% with trastuzumab (p = 0.598). In the logistic regression model, there was no significant difference in the odds of a pCR for patients treated with trastuzumab-dkst versus trastuzumab after controlling for the variables selected a priori (OR 1.1, 95% CI 0.5-2.4, p = 0.850). There was a trend for decreased odds of pCR for anthracycline use (OR 0.72 95% CI 0.3-1.6, p = 0.417). Conclusions: pCR rates were similar for patients treated with trastuzumab-dkst compared to trastuzumab in our real world study of HER2+ neoadjuvant EBC and comparable to pivotal phase 3 trials. For a 65 kg patient, the estimated cost savings of trastuzumab-dkst therapy is $22,000, and approximately $240-300 for a non-anthracycline chemotherapy backbone.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,371
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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