Real-World Testing Practices, Treatment Patterns and Clinical Outcomes in Patients from Central Eastern Europe with EGFR-Mutated Advanced Non-Small Cell Lung Cancer: A Retrospective Chart Review Study (REFLECT)
Notice bibliographique
Résumé
The targeted therapy with tyrosine kinase inhibitors (TKIs) against the epidermal growth factor receptor mutation (EGFRm) in advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) changed the treatment paradigm. REFLECT study (NCT04031898) explored EGFR/T790M testing and treatment patterns in EGFRm NSCLC patients receiving first- or second-generation (1G/2G) EGFR TKIs as front-line (1L) in eight countries. Pooled data from Central Eastern Europe (CEE) countries from this study (Bulgaria, Poland, Romania, Slovenia) are presented here. This physician-led chart review study was conducted in patients with confirmed-EGFRm NSCLC initiating 1L 1G/2G EGFR TKIs between 2015–2018. The CEE cohort included 389 patients receiving 1L erlotinib (37%), afatinib (34%), and gefitinib (29%). Overall, 320 (82%) patients discontinued 1L, and 298 (77%) progression events were registered. Median progression free survival on 1L TKIs was 14.0 (95% CI: 12.6–15.6) months. Median overall survival from 1L start was 26.6 (95% CI: 24.1–29.0) months. Attrition rate between 1L and next line was 30%. Among patients with 1L progression, 200 (67%) were tested for T790M and 58% were positive. This first CEE analysis of treatments and outcomes in EGFRm NSCLC patients highlights the importance of using the most efficacious therapies currently available in 1L to reduce attrition and improve patient outcomes.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».