Real-world outcomes associated with bevacizumab combined with chemotherapy in platinum-resistant ovarian cancer.
Notice bibliographique
Résumé
5555 Background: In the pivotal Aurelia study, addition of bevacizumab (bev) to physician’s choice chemotherapy (paclitaxel, liposomal doxorubicin or topotecan) for platinum-resistant (PL-R) ovarian cancer (OC) was associated with improved progression-free survival (PFS; 6.7 vs 3.4 mos; hazard ratio (HR) 0.48, p = 0.001) but not overall survival (OS; 16.6 vs 13.3 mos HR 0.85, p = 0.174); the latter finding may relate to extensive crossover. In an exploratory subgroup analysis by treatment arm, benefits were particularly marked for bev + paclitaxel where median PFS (mPFS) increased from 3.9 to 10.4 mos (HR 0.46; 95%CI 0.30-0.71) and increases in OS approached statistical significance (HR 0.65; 95%CI, 0.42-1.02; 22.4 v 13.2 mos). Here we describe utilization of bev for PL-R OC and outcomes in routine clinical practice. Methods: The Ontario Cancer Registry and the New Drug Funding Program databases were utilized to identify all patients treated with bev plus chemotherapy (paclitaxel, liposomal doxorubicin or topotecan) for PL-R OC following its approval in 2017. Time on treatment (ToT) was defined as time from first to last bev treatment; this was used as a surrogate for PFS in routine practice. Median OS (mOS) was determined using the Kaplan-Meier method. Factors associated with ToT and OS were identified using a Cox proportional hazard model. A before and after comparison analysis was performed to determine mOS for patients treated pre- (2011-2017) and post-bev (2017-2019) approval. Results: From Oct 2017 to Dec 2019, 180 patients received bev + chemotherapy for first-line PL-R OC. Mean age was 63 years old, and 80% had serous OC. Bev was most often combined with liposomal doxorubicin (64 %) followed by paclitaxel (34%) and topotecan (2%). Median ToT was 3 months and OS was 11 months. ToT and OS were longer in patients who received paclitaxel as chemotherapy backbone (5 mos [ToT]; 14 mos [OS]) than those who received bev with liposomal doxorubicin (2 mos; 9 mos) or topotecan (2 mos; 6 mos). In multivariable models, ToT was superior in patients who received bev + paclitaxel than bev + liposomal doxorubicin (HR 0.40; 95%CI 0.28-0.57; p < 0.0001), and worse with longer time from diagnosis to bev start (1.03; 1.01-1.05; p = 0.0120). OS was also significantly longer in those who received paclitaxel vs liposomal doxorubicin (HR 0.54; 95%CI 0.30-0.98; p = 0.043). In a before and after analysis, patients treated in the pre- (n = 1290) and post-bev (n = 360) era had mOS of 8 and 9 months respectively. Post mOS increased for patients receiving paclitaxel (7 vs 12 months) but not with liposomal doxorubicin (9 vs 7 months). Conclusions: ToT and OS associated with bev for PL-R OC are shorter in a real-world population compared to results reported in AURELIA. ToT and OS were longer with bev + paclitaxel than with other chemotherapy agents.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».