CLRM-10 METIS (EF-25): A PIVOTAL, RANDOMIZED CONTROLLED STUDY OF TUMOR TREATING FIELDS IN PATIENTS WITH 1–10 BRAIN METASTASES FROM NON-SMALL CELL LUNG CANCER
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Tumor Treating Fields (TTFields) are electric fields that disrupt cancer cell division. TTFields treatment showed efficacy in preclinical non-small cell lung cancer (NSCLC) models. Furthermore, TTFields therapy improved survival with a tolerable safety profile in patients with glioblastoma. The objective of the pivotal METIS trial [NCT02831959] is to evaluate the efficacy and safety of TTFields therapy in NSCLC patients with brain metastases. METHODS NSCLC patients (N=270) with 1–10 brain metastases will be randomized 1:1 to stereotactic radiosurgery (SRS) followed by continuous TTFields therapy using NovoTTF-200M (150 kHz, recommended >18 h/day) with best standard of care (BSC) or SRS followed by BSC alone. Follow-ups will be conducted every 2 months until second intracranial progression. Key inclusion criteria are: Karnofsky Performance Status ≥70, new diagnosis of 1 inoperable or 2–10 supra- and/or infratentorial brain metastases from NSCLC amenable to SRS, and optimal therapy for extracranial disease. Key exclusion criteria are: prior whole brain radiotherapy, single operable, or recurrent brain metastases. Primary endpoint is time to first intracranial progression. Secondary endpoints include time to neurocognitive failure, overall survival, radiological response rate (RANO-BM and RECIST V1.1), quality of life, adverse events, time to first/second intracranial progression for patients with 1–4 and 5–10 brain metastases, bi-monthly intracranial progression rate from 2–12 months, and time to second intracranial and distant progression. The study is powered at 80% (2-sided alpha of 0.05) to detect a hazard ratio of 0.57. In July 2021, an independent Data Monitoring Committee (DMC) reviewed the study data and recommended continuation as planned. The trial is currently recruiting at 92 sites in North America, Europe, Israel, mainland China and Hong Kong.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».