DDRE-04. EFFECTIVENESS AND SAFETY OF OSIMERTINIB FOR PATIENTS WITH LEPTOMENINGEAL METASTASES FORM NON-SMALL CELL LUNG CANCER: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND the FLAURA study established Osimertinib to be the priority choice for the treatment of metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC) harboring mutated epidermal growth factor receptor (EGFR). However, like many previous studies, the FLAURA study excluded patients with symptomatic CNS metastases. Hence, we performed a systematic review and meta-analyses of studies to assess the efficiency and safety of Osimertinib for the treatment of NSCLC with leptomeningeal metastases (LM). METHODS We included studies published between 2010 and 2021 that evaluated the efficacy and toxicity of Osimertinib in NSCLC patients with LM. We searched PubMed, Embase, and oncology meeting abstracts (ASCO, ESMO and WCLC). Primary outcomes were objective response rate (ORR), disease control rate (DCR), any grade 3/4 toxicity rate. We used the random-effects model to generate pooled estimates for proportions. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the certainty in the evidence. RESULTS Twelve studies reporting on 367 patients were included in the meta-analysis. Most patients (≥90%) received Osimertinib as at least second line of treatment. The objective response rate was 42% (95% CI, 24%-59%; n = 184), and CNS disease control rate was 90% (95% CI, 85%-94%; n = 154). Intracranial progression free survival and overall survival ranged from 3.7 to 15.6 months, and 11.0 to 18.8 months, respectively. Adverse events were similar with previous studies and Common Terminology Criteria for Adverse Events (version 3.0) grade 3 or higher adverse event rates was acceptable. CONCLUSION This meta-analysis confirmed that for advanced NSCLC with LM harboring EGFR-TKI-sensitizing mutations, Osimertinib showed impressive antitumor activity and acceptable toxicity.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».