Quality of life (QOL) with ribociclib (RIB) plus aromatase inhibitor (AI) versus abemaciclib (ABE) plus AI as first-line (1L) treatment (tx) of hormone receptor-positive/human epidermal growth factor receptor–negative (HR+/HER2−) advanced breast cancer (ABC), assessed via matching-adjusted indirect comparison (MAIC).
Notice bibliographique
Résumé
1015 Background: The combination of a cyclin-dependent kinase 4/6 inhibitor (CDK4/6i) + endocrine therapy is the recommended 1L tx for HR+/HER2− ABC. A statistically significant overall survival (OS) benefit with RIB + AI was recently reported for MONALEESA-2 (ML-2); final OS results for the MONARCH 3 (MON-3) trial of ABE + AI are pending. QoL is an important end point that affects tx decisions. Understanding the impact of CDK4/6i on QoL is of increasing importance given use in earlier tx lines for ABC and an emerging role in treating early breast cancer, where QoL considerations may be more relevant. MAIC analysis allows for comparative effectiveness in the absence of head-to-head trial data. In this analysis, patient (pt)-reported QoL for the Phase III ML-2 (RIB + AI) and MON-3 (ABE + AI) trials were compared using MAIC with a focus on individual domains; the PALOMA-2 trial could not be considered for this analysis because of the different pt-reported outcome measures evaluated in the trial compared to ML-2 and MON-3. Methods: An anchored MAIC of QoL with RIB + AI vs ABE + AI was performed using data from EORTC QLQ-C30 and BR-23 questionnaires, individual participant data from ML-2 (data cutoff: 6/10/2021), and published data from MON-3 (data cutoff: 11/3/2017). All available QoL data were used in this analysis; the median follow-up for ML-2 was 79.7 months, and the median duration of follow-up at which QoL data were reported for MON-3 was 26.73 months. Inclusion and exclusion criteria were generally similar. Pts in both arms of ML-2 were weighted to match baseline characteristics in the corresponding arms of MON-3. Cox proportional hazards model was used to generate hazard ratios (HRs); anchored HRs were calculated using the Bucher method. Time to sustained deterioration (TTSD) was calculated as the time from randomization to a ≥ 10-point deterioration with no later improvement above this threshold. Results: 205 and 149 pts from the ML-2 arms of RIB/PBO were matched to 328 and 165 pts from the ABE/PBO arms of MON-3. After weighting, pt characteristics were well balanced. TTSD significantly favored RIB vs ABE in appetite loss (HR, 0.46; 95% CI, 0.27-0.81), diarrhea (HR, 0.42; 95% CI, 0.23-0.79), and fatigue (HR, 0.63; 95% CI, 0.41-0.96) as measured by QLQ-C30 and arm symptoms (HR, 0.49; 95% CI, 0.30-0.79) as assessed by BR-23. TTSD did not significantly favor ABE vs RIB in any functional or symptom scale of the QLQ-C30 or BR-23. Conclusions: This MAIC suggests that RIB + AI is associated with better symptom-related QoL vs ABE + AI for postmenopausal pts with HR+/HER2− ABC in the 1L setting. QoL differences between CDK4/6i and their associated adverse event profiles may impact clinical decisions in HR+/HER2− ABC.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».