The value of disease-free survival (DFS) and osimertinib in adjuvant non-small-cell lung cancer (NSCLC): an international Delphi consensus report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rates of disease recurrence and death following surgery remain high in early-stage non-small-cell lung cancer (NSCLC), despite adjuvant treatment and curative intent. Recently, osimertinib showed overwhelming evidence for disease-free survival (DFS), as demonstrated by an overall reduction in the risk of disease recurrence or death in the adjuvant setting of 80% versus control in the ADAURA study (stage IB-IIIA; hazard ratio 0.20; 99.12% confidence interval 0.14-0.30; P < 0.001). However, due to the early unblinding of ADAURA and lack of mature overall survival data, there is a need to qualitatively confirm consensus on the clinical and patient relevance of DFS. MATERIALS AND METHODS: We conducted a modified Delphi panel study consisting of two rounds of surveys, followed by a consensus meeting. An international panel of experts in the field of NSCLC and epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors (EGFR-TKIs) (n = 13) was asked to rate agreement and comment on a list of pre-defined statements covering key consensus gaps. Statements were eliminated or updated between surveys, depending on the level of agreement. A final list of agreed-upon statements was drafted in the consensus meeting. RESULTS: Consensus was reached on 32 qualitative statements, with topics including unmet needs in early-stage NSCLC, the value of DFS, and the value of osimertinib. Crucially, DFS was agreed to be a clinically and patient-relevant endpoint in adjuvant NSCLC. The relevance of DFS was found to relate to the ability of an adjuvant therapy, such as osimertinib, to keep patients in the clinically valuable curative intent setting, while preventing the burden associated with distant and locoregional recurrence, and progressive disease. CONCLUSIONS: Addressing the need for measures that reflect clinical benefit is essential to continue improving outcomes for NSCLC patients. To that end, this work provides a qualitative framework for clinicians to consider the clinical and patient relevance of DFS in adjuvant NSCLC and the benefit demonstrated in ADAURA thus far.
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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 | 0,170 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».