MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3175514092 · doi:10.1016/j.jtocrr.2021.100205

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

2021· article· en· W3175514092 sur OpenAlexaff
Aaron S. Mansfield, Roy S. Herbst, Gilberto de Castro, Rina Hui, Nir Peled, Dong‐Wan Kim, Silvia Novello, Miyako Satouchi, Yi‐Long Wu, Edward B. Garon, Martin Reck, Andrew Robinson, Ayman Samkari, Bilal Piperdi, Victoria Ebiana, Jianxin Lin, Tony Mok

Notice bibliographique

RevueJTO Clinical and Research Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensKingston General Hospital
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsLoxo OncologyChugai PharmaceuticalGenentechFree Market Institute, Texas Tech UniversityNational Institutes of HealthShireBayer FundMirati TherapeuticsClovis OncologyNational Center for Advancing Translational SciencesTeva Pharmaceutical IndustriesVerily Life SciencesLes Laboratories Pierre FabreMerck Sharp and DohmeTakeda Pharmaceuticals U.S.A.AbbVieACEA BiosciencesNovartisCelgeneMerckSpectrum PharmaceuticalsSanofiEMD SeronoMesothelioma Applied Research FoundationHeron TherapeuticsBristol-Myers SquibbOno PharmaceuticalEli Lilly and CompanyAstraZenecaPfizerBoehringer IngelheimAmgenRoche
Mots-clésPembrolizumabMedicineBrain metastasisInternal medicineChemotherapyLung cancerOncologyConfidence intervalMetastasisAdverse effectCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,009
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,358 · 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'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

Citations82
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJTO Clinical and Research ReportsMême sujetCancer Immunotherapy and BiomarkersTravaux en français237 207