Real-World Clinical Outcomes of Ribociclib in Combination with a Non-Steroidal Aromatase Inhibitor and a Luteinizing Hormone-Releasing Hormone Agonist in Premenopausal HR+/HER2− Advanced Breast Cancer Patients: An Italian Managed Access Program
Notice bibliographique
Résumé
Ribociclib plus an aromatase inhibitor and ovarian function suppression is the preferred first-line option for pre-/perimenopausal women with hormone receptor-positive/human epidermal growth factor receptor-2-negative advanced or metastatic breast cancer. We opened an italian managed access program (MAP) that permitted access to ribociclib to selected patients and allowed to collect informative results on the clinical impact of the therapy. The MAP (April 2018-May 2020) included 64 premenopausal patients, with characteristics similar to those of the MONALEESA-7 trial. Of 57 patients with a known response, 48 (84.2%) achieved a clinical benefit (i.e., complete response, N = 7 (12.3%); partial response, N = 17 (29.8%); stable disease, N = 24 (42.1%)), while 9 (15.8%) experienced tumor progression. Some patients (N = 15-23.4%) needed ribociclib dose reduction because of adverse events. Thereafter, the treatment was well tolerated, and no new safety signals emerged. Our study is the first reported Italian real-world evidence of ribociclib effectiveness in premenopausal HR+/HER2- advanced breast cancer patients. Response and clinical benefit rates were particularly encouraging compared with those of the ribociclib group of MONALEESA-7. Our work confirms that ribociclib in combination with endocrine therapy is highly effective in the treatment of premenopausal HR+/HER2- advanced breast cancer patients with an expected safety profile.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».