A comparative effectiveness analysis of single-agent cytotoxics in triple-negative metastatic breast cancer (TN-MBC) patients.
Notice bibliographique
Résumé
e17648 Background: There has been considerable progress in the treatment of MBC. However, the identification of optimal cytotoxic agents in patients with TN-MBC (negative for hormone receptors, ER/PR and HER-2) remains a therapeutic challenge. In this study, a comparative effectiveness analysis of four cytotoxic agents was conducted in patients with TN-MBC. Methods: We retrospectively identified 225 patients treated with single agent eribulin (E=47), capecitabine (C=69), gemcitabine (G=56) or vinorelbine (V=53) in 19 community oncology clinics across the U.S. Data collection included baseline patient and disease characteristics, prior therapies, performance status, duration of current therapy and dose limiting toxicities. Time to treatment failure (TTF) was measured from the first cycle of chemotherapy until disease progression, discontinuation due to toxicity, or death. TTF was then estimated using the Kaplan-Meier method and Cox proportional hazard modeling adjusted for clustering on the practice site. To control for selection bias that is inherent in observational studies, a propensity score weighted TTF analysis was also conducted. Results: Patients were comparable with respect to age, performance status, duration of disease free survival, presence of comorbidities and hemoglobin level prior to the start of chemotherapy. However, the median lines of therapy for use of C, G, V and E were second, third, third, and fourth, respectively. The median duration of treatment was approximately 2 months with C, G and E compared to 1.6 months with V. Using eribulin as the reference and adjusting for line of therapy, the propensity score weighted Cox regression analysis did not identify statistically significant differences in TTF: C vs. E: HR = 1.15 (0.75 to 1.76), G vs. E: HR = 0.62 (0.34 to 1.13), V vs. E: HR = 1.0 (0.60 to 1.37). Conclusions: In patients with TN-MBC treated in a community oncology setting, eribulin was utilized in later lines than other agents. However, eribulin demonstrated at least comparable drug activity even when used in more heavily pretreated disease relative to other agents. These findings warrant further analyses in a larger population with evaluation of biologic heterogeneity.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».