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Enregistrement W3204055340 · doi:10.3389/fonc.2021.671972

Efficacy and Safety of Tumor Treating Fields (TTFields) in Elderly Patients with Newly Diagnosed Glioblastoma: Subgroup Analysis of the Phase 3 EF-14 Clinical Trial

2021· article· en· W3204055340 sur OpenAlexaff
Zvi Ram, Chae‐Yong Kim, Andreas F. Hottinger, Ahmed Idbaïh, Garth Nicholas, Jay‐Jiguang Zhu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNovocure
Mots-clésGlioblastomaMedicineSubgroup analysisOncologyClinical trialInternal medicinePooled analysisPhases of clinical researchMeta-analysisCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Understudied elderly patients comprise a large segment of high-risk patients with glioblastoma (GBM) that are challenging to treat. Tumor Treating Fields (TTFields) is a locoregional, noninvasive, antimitotic therapy delivering low-intensity, intermediate-frequency alternating electric fields to the tumor. In the phase 3 EF-14 clinical trial, TTFields (200 kHz) improved median progression-free survival (PFS) and median overall survival (OS) in patients with newly diagnosed GBM (ndGBM) when added concomitantly to maintenance temozolomide (TMZ). This EF-14 subgroup analysis evaluated the safety and efficacy of TTFields in elderly patients. Methods All 134 patients who are ≥65 years of age were included (TTFields/TMZ combination, n=89; TMZ monotherapy, n=45; 2:1 ratio of randomization). PFS and OS were analyzed using Kaplan–Meier methodology (α=0.05). Health-related quality-of-life (HRQoL) was assessed using the European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) quality-of-life questionnaire QLQ-C30 supplemented with the brain tumor module (QLQ-BN20). Adverse events (AEs) were evaluated using Common Terminology Criteria for AEs (CTCAE) v4.0. Results The PFS was 6.5 months in patients randomized to the treatment group with TTFields/TMZ combination versus 3.9 months in patients treated with TMZ monotherapy (HR, 0.47; 95% CI, 0.30–0.74; P=0.0236). The OS was 17.4 months in patients treated with TTFields/TMZ combination versus 13.7 months in patients treated with TMZ monotherapy (HR, 0.51; 95% CI, 0.33–0.77; P=0.0204). Annual survival rates with TTFields/TMZ versus TMZ monotherapy were 39% (95% CI, 29–50%) versus 27% (95% CI, 15–41%; P=0.072) at 2 years, 19% (95% CI, 11–29%) versus 11% (95% CI, 4–23%; P=0.135) at 3 years, and 15% (95% CI, 7–25%) versus 0% at 5 years, respectively. There were no significant differences between groups in the preselected items of HRQoL assessment. Grade ≥3 systemic AEs were 46% in the TTFields/TMZ group versus 40% in the TMZ monotherapy group, without statistically significant difference between the two groups. The only TTFields-related AEs were reversible scalp skin reactions, with grades 1–2 and grade 3 skin reactions reported by 51% and 2% of patients, respectively. Conclusions Combining TTFields with maintenance TMZ significantly improved PFS and OS in elderly patients with ndGBM in the phase 3 EF-14 clinical trial, without significant increases in systemic toxicity or negatively affecting patient HRQoL. TTFields-related skin AEs were low-grade and manageable. Clinical Trial Registration https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT00916409 , identifier: NCT00916409.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,312 · 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 non 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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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