Lenvatinib Therapy for Advanced Thyroid Cancer: Real-Life Data on Safety, Efficacy, and Some Rare Side Effects
Notice bibliographique
Résumé
Context: The SELECT trial led to the approval of lenvatinib for the treatment of advanced radioiodine-refractory differentiated thyroid carcinomas (DTCs) but also revealed an important adverse event (AE) profile which may limit its use in clinical practice. Objective: We aim to describe the efficacy and toxicity profiles of lenvatinib in real life. Methods: We included all patients who received lenvatinib for an advanced DTC at our institution, enrolling 27 patients. We reviewed retrospectively electronic medical records to assess efficacy and AEs. Results: Among the 24 patients with evaluation of tumor response during treatment, overall response rate (ORR) was 37.0% (95% CI, 19.4%-57.6%), and disease control rate was 85.2% (95% CI, 66.3%-95.8%). The median progression-free survival (PFS) was 12 months (95% CI, 7.5-16.5]. The most prevalent AEs were hypertension (77.8%), fatigue (55.6%), and weight loss (51.9%). At least one grade ≥ 3 AE was experienced by 25/27 patients (92.6%), mostly hypertension (59.3%). Lenvatinib was discontinued due to AEs in 13/27 patients (48.1%). Interestingly, 1 patient experienced a grade 4 posterior reversible encephalopathy syndrome, and another developed a Takotsubo cardiomyopathy. Conclusion: The safety profile of lenvatinib in our cohort was similar to that reported in the literature, with a predominance of hypertension. Rigorous blood pressure control is therefore essential to avoid discontinuing therapy. We also report 2 severe and rarely described AEs that physicians should watch for. As for efficacy, although less than in the SELECT trial, ORR and PFS were similar to other real-life studies.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».