Health Utility Analysis of Tepotinib in Patients With Non-Small Cell Lung Cancer Harboring MET Exon 14 Skipping
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The VISION trial showed durable activity of tepotinib in MET exon 14 (METex14) skipping non-small cell lung cancer. We analyzed health state utilities using patient-reported outcomes from VISION. METHODS: 5-level version of EQ-5D (EQ-5D-5L) and European Organisation for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire-Core 30 responses were collected at baseline, every 6 to 12 weeks during treatment, and at the end of treatment and safety follow-up. EQ-5D-5L and European Organisation for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Utility Measure-Core 10 Dimensions (QLU-C10D) utilities were derived using United States, Canada, United Kingdom, and Taiwan value sets, where available. Utilities were analyzed with linear mixed models including covariates for progression or time-to-death (TTD). RESULTS: Utilities were derived for 273/291 patients (EQ-5D-5L, 1545 observations; QLU-C10D, 1546 observations). Mean (± SD) US EQ-5D-5L utilities increased after tepotinib initiation, from 0.687 ± 0.287 at baseline to 0.754 ± 0.250 before independently assessed progression, and decreased post progression (0.704 ± 0.288). US QLU-C10D utilities showed similar trends (0.705 ± 0.215, 0.753 ± 0.195, and 0.708 ± 0.209, respectively). Progression-based models demonstrated a statistically significant impact of progression on utilities and predicted higher utilities pre versus post progression. TTD-based models showed statistically significant associations of TTD with utilities and predicted declining utilities as TTD decreased. Prior treatment (yes/no) did not significantly predict utilities in progression- or TTD-based models. Utilities for Canada, United Kingdom, and Taiwan showed comparable trends. CONCLUSIONS: In this first analysis of health state utilities in patients with METex14 skipping non-small cell lung cancer, who received tepotinib, utilities were significantly associated with progression and TTD, but not prior treatment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».