Worldwide Prevalence of Epidermal Growth Factor Receptor Mutations in Non-Small Cell Lung Cancer: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of variable epidermal growth factor receptor (EGFR) gene mutations in non-small cell lung cancer (NSCLC) is important for the selection of appropriate targeted therapies. This meta-analysis was conducted to provide a worldwide overview of EGFR mutation and submutation (specifically exon 19 deletions, exon 21 L858R substitutions, and others) prevalence, and identify important covariates that influence EGFR mutation status in patients with advanced NSCLC to address this clinical data gap. METHODS: in Ovid were searched for studies published between 2004 and 2019 with cohorts of ≥ 50 adults with EGFR mutations, focusing on stage III/IV NSCLC (≤ 20% of patients with stage I/II NSCLC). Linear mixed-effects models were fitted to EGFR mutation endpoints using logistic transformation (logit), assuming a binomial distribution. The model included terms for an intercept reflecting European studies and further additive terms for other continents. EGFR submutations examined were exon 19 deletions, exon 21 L858R substitutions, and others. RESULTS: Of 3969 abstracts screened, 57 studies were included in the overall EGFR mutation analysis and 74 were included in the submutation analysis relative to the overall EGFR mutation population (Europe, n = 12; Asia, n = 51; North America, n = 5; Central America, n = 1; South America, n = 1; Oceania, n = 1; Global, n = 3). The final overall EGFR mutations model estimated Asian and European prevalence of 49.1% and 12.8%, respectively, and included an additive covariate for the proportion of male patients in a study. There were no significant covariates in the submutation analyses. Most submutations were actionable: exon 19 deletions (49.2% [Asia]; 48.4% [Europe]); exon 21 L858R substitutions (41.1% [Asia]; 29.9% [Europe]). CONCLUSIONS: Although EGFR mutation prevalence was higher in Asian than Western countries, data support worldwide testing for EGFR overall and submutations to inform appropriate targeted treatment decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».