Advanced Lung Cancer Patients’ Use of EGFR Tyrosine Kinase Inhibitors and Overall Survival: Real-World Evidence from Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
EGFR tyrosine kinase inhibitors (EGFR-TKIs) are breakthrough palliative treatments for advanced lung cancer patients with tumors harboring mutations in the EGFR gene. Using healthcare administrative data, three cohorts were created to describe the use of three EGFR-TKIs that are publicly funded in Quebec for specific indications (i.e., 1st-line gefitinib, 1st-line afatinib, and post-EGFR-TKI osimertinib). The main objective was to compare overall survival (OS) among patients receiving these treatments to those in previous experimental and real-world studies. The patients who received EGFR-TKIs for indications of interest between 1 April 2001, and 31 March 2019 (or 31 March 2020, for post-EGFR-TKI osimertinib) were included to estimate the Kaplan-Meier-based median OS for each cohort. An extensive literature search was conducted to include comparable studies. For the gefitinib 1st-line (n = 457), the afatinib 1st-line (n = 80), and the post-EGFR-TKI osimertinib (n = 119) cohorts, we found a median OS (in months) of 18.9 (95%CI: 16.3-21.9), 26.6 (95%CI: 13.7-NE) and 19.9 (95%CI: 17.4-NE), respectively. Out of the 20 studies that we retained from the literature review and where comparisons were feasible, 17 (85%) had similar OS results, which further confirms the value of these breakthrough therapies in real-world clinical practice.
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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».