Real-World Evidence of Systemic Therapy Sequencing on Overall Survival for Patients with Metastatic BRAF-Mutated Cutaneous Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To evaluate optimal systemic therapy sequencing (first-line targeted therapy (1L-TT) vs. first-line immunotherapy (1L-IO)) in patients with BRAF-mutated metastatic melanoma. Methods: Nation-wide prospective data of patients with newly diagnosed BRAF-mutated metastatic melanoma were retrieved from the Canadian Melanoma Research Network. Results: Our study included 79 and 107 patients in the 1L-IO and 1L-TT groups, respectively. There were more patients with ECOG 0−1 (91% vs. 72%, p = 0.023) in the 1L-IO group compared to the 1L-TT group. Multivariable Cox analysis suggested no OS differences between the two groups (HR 0.838, 95%CI 0.502−1.400, p = 0.500). However, patients who received 1L-TT then 2L-IO had the longest OS compared to 1L-IO without 2L therapy, 1L-IO then 2L-TT, and 1L-TT without 2L therapy (38.3 vs. 32.2 vs. 16.9 vs. 6.3 months, p < 0.001). For patients who received 2L therapy, those who received 2L-IO had a trend towards OS improvement compared with the 2L-TT group (21.7 vs. 8.9 months, p = 0.053). Conclusions: Our nation-wide prospective study failed to establish any optimal systemic therapy sequencing in advanced BRAF-mutant melanoma patients. Nevertheless, we provided evidence that immunotherapy has durable efficacy in advanced BRAF-mutant melanoma patients, regardless of treatment line, and that Canadian medical oncologists were selecting the appropriate treatment sequences in a real-world setting, based on patients’ clinical and tumour characteristics.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».