Outcomes With Pembrolizumab Monotherapy in Patients With Programmed Death-Ligand 1–Positive NSCLC With Brain Metastases: Pooled Analysis of KEYNOTE-001, 010, 024, and 042
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We retrospectively evaluated outcomes in patients with programmed death-ligand 1 (PD-L1)-positive non-small-cell lung cancer (NSCLC) to determine whether baseline (i.e., at study enrollment) brain metastases were associated with the efficacy of pembrolizumab versus chemotherapy. METHODS: We pooled data for patients with previously treated or untreated PD-L1‒positive (tumor proportion score [TPS], ≥1%) advanced or metastatic NSCLC in KEYNOTE-001 (NCT01295827), KEYNOTE-010 (NCT01905657), KEYNOTE-024 (NCT02142738), and KEYNOTE-042 (NCT02220894). Patients received pembrolizumab (2 mg/kg, 10 mg/kg, or 200 mg every 3 wk or 10 mg/kg every 2 wk); chemotherapy was a comparator in all studies except KEYNOTE-001. All studies included patients with previously treated, stable brain metastases. RESULTS: A total of 3170 patients were included, 293 (9.2%) with and 2877 (90.8%) without baseline brain metastases; median (range) follow-up at data cutoff was 12.9 (0.1‒43.7) months. Pembrolizumab improved overall survival versus chemotherapy in patients with or without baseline brain metastases: benefit was seen in patients with PD-L1 TPS ≥50% (0.67 [95% confidence intervals (CI): 0.44‒1.02] and 0.66 [95% CI: 0.58‒0.76], respectively) and PD-L1 TPS ≥1% (0.83 [95% CI: 0.62‒1.10] and 0.78 [95% CI: 0.71‒0.85], respectively). Progression-free survival was improved, objective response rates were higher, and duration of response was longer with pembrolizumab versus chemotherapy regardless of brain metastasis status. The incidence of treatment-related adverse events with pembrolizumab versus chemotherapy was 66.3% versus 84.4% in patients with brain metastases and 67.2% versus 88.3% in those without. CONCLUSIONS: Pembrolizumab monotherapy improved outcomes and was associated with fewer adverse events than chemotherapy in patients with treatment-naive and previously treated PD-L1‒positive advanced/metastatic NSCLC regardless of the presence of baseline treated, stable brain metastases.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».