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Enregistrement W4321609350 · doi:10.21037/tcr-22-2843

The benefit of the doubt: PD-L1 status in unresectable stage III NSCLC management

2023· letter· en· W4321609350 sur OpenAlexaff
Marie-Hélène Denault, Cheryl Ho

Notice bibliographique

RevueTranslational Cancer Research · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStage (stratigraphy)OncologyMedicineInternal medicineIntensive care medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Programmed death ligand-1 (PD-L1) tumor proportion score (TPS), although imperfect, is the best biomarker identified so far to guide the treatment of metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC) with immune checkpoint inhibitors (ICI).Landmark trials in the firstline metastatic setting support its predictive value for response to immunotherapy in this population (1,2).As such, international guidelines recommend single agent anti-PD-1/ PD-L1 treatment in the PD-L1 ≥50% population, while those agents should be combined with either chemotherapy, anti-cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 (CTLA-4) or both in PD-L1 1-49% and <1% patients (3,4).The role of PD-L1 as a biomarker for consolidation durvalumab after chemoradiotherapy (CRT) in unresectable stage III NSCLC, however, remains controversial.The European Medicines Agency approved adjuvant durvalumab for PD-L1 ≥1% NSCLC (5), while North American health authorities did not make this distinction (6,7).In this study, Bryant et al. conducted a retrospective analysis of 312 patients treated with adjuvant durvalumab after CRT in 2017-2021 (8).Every absolute increase of 25% in PD-L1 TPS was associated with significant improvement of both progression-free survival (PFS) and overall survival (OS).There were also significant benefit in PFS for the PD-L1 ≥50% and 1-49% subgroups compared to the <1% subgroup.OS followed the same trend, although the difference between the 1-49% and <1% was not statistically significant.The cohort of durvalumab patients was compared to a historical cohort from 2015-2016 which did not receive durvalumab.PD-L1 expression was unknown in this second cohort.Subgroups of durvalumab patients with PD-L1 ≥50% and 1-49% both had improved PFS and OS compared to the no-durvalumab patients, but not the <1% subgroup.Bryant et al. results suggest a predictive role of PD-L1 TPS in patient receiving durvalumab.Findings from PACIFIC-R, a retrospective study including 1,399 patients started on durvalumab through an extended access program in 2017-2018, point in the same direction (9).Real-world PFS was longer in PD-L1 ≥1% (22.4 months) versus <1% (15.6 months) patients.Published OS data remain preliminary and do not address PD-L1 expression.Two prior, smaller retrospective analyses of patients who received durvalumab between 2017 and 2020 demonstrated improved outcomes in PD-L1 ≥50% compared to PD-L1 <1% patients, but there was no significant difference between the 1-49% and <1% groups (10,11).Do PD-L1 negative CRT patients actually benefit from adjuvant durvalumab?No conclusions can be drawn from Bryant et al. comparative analysis, since PD-L1 expression was unknown in the no-durvalumab cohort.A posthoc, unplanned analysis of 451 PD-L1 assessable patients from

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0150,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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