A Real-World Evaluation of Atezolizumab Plus Platinum-Etoposide Chemotherapy in Patients With Extensive-Stage SCLC in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The real-world data evaluating treatment outcomes of atezolizumab plus carboplatin-etoposide chemotherapy (atezolizumab) for extensive-stage SCLC (ESCLC) are lacking. Our objective was to evaluate real-world outcomes of ESCLC treated with atezolizumab. Methods A retrospective analysis of provincial patients with ESCLC who started first-line (1L) systemic treatment was conducted. We primarily evaluated the progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) outcomes in association with atezolizumab compared with platinum-etoposide chemotherapy (chemotherapy) while adjusting for relevant demographic and clinical factors. Adverse events (AEs) during 1L were evaluated. Results A total of 67 patients were identified. Of the 34 patients who received atezolizumab, 24% had Eastern Cooperative Oncology Group performance status greater than or equal to 2, approximately 50% were more than or equal to 65 years, 21% received cisplatin-etoposide chemotherapy before atezolizumab, and 12% had thoracic radiation (tRT). Within the atezolizumab versus chemotherapy group, the median PFS equals to 6.0 versus 4.3 months ( p = 0.03) whereas OS = 12.8 versus 7.1 months ( p = 0.01). Relative to chemotherapy, the hazard ratio (95% confidence interval) for PFS was 0.53 (0.28–1.02) and OS was 0.42 (0.20–0.88) with atezolizumab. tRT compared with no tRT receipt correlated with reduced death risk (hazard ratio [95% confidence interval] = 0.33 [0.13–0.88]). AE-related treatment withdrawal with atezolizumab was 32% and 15% with chemotherapy ( p = 0.02). Within the tRT subgroup, 25% versus 20% in atezolizumab versus chemotherapy group, respectively, discontinued 1L owing to AE. Conclusions This is the first real-world study revealing comparable survival with that in the IMpower133 trial. Treatment discontinuation from AEs was higher with atezolizumab among Canadian patients with ESCLC. Our data suggest safe use of tRT and chemoimmunotherapy, but its efficacy for ESCLC warrants further study.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».