Quality of life with ribociclib <i>versus</i> abemaciclib as first-line treatment of HR+/HER2− advanced breast cancer: a matching-adjusted indirect comparison
Notice bibliographique
Résumé
Background: A cyclin-dependent kinase 4/6 inhibitor (CDK4/6i) + endocrine therapy is recommended as first-line treatment for hormone receptor-positive/human epidermal growth factor receptor 2-negative (HR+/HER2-) advanced breast cancer (ABC). Quality of life (QoL) is an important endpoint that affects treatment decisions. Understanding the relevance of CDK4/6i treatment on QoL is gaining importance given use in earlier treatment lines for ABC and an emerging role in treating early breast cancer in which QoL may be more impactful. In the absence of head-to-head trial data, a matching-adjusted indirect comparison (MAIC) permits comparative efficacy between trials. Objective: In this analysis, patient-reported QoL for MONALEESA-2 [ribociclib + aromatase inhibitor (AI)] and MONARCH 3 (abemaciclib + AI) was compared using MAIC with a focus on individual domains. Design: abemaciclib + AI was performed using data from the European Organization for Research and Treatment of Cancer quality of life questionnaire (QLQ)-C30 and BR-23 questionnaires. Methods: Individual patient data from MONALEESA-2 and published aggregated data from MONARCH 3 were included in this analysis. Time to sustained deterioration (TTSD) was calculated as the time from randomization to a ⩾10-point deterioration with no later improvement above this threshold. Results: abemaciclib in appetite loss [hazard ratio (HR), 0.46; 95% confidence interval (CI), 0.27-0.81], diarrhea (HR, 0.42; 95% CI, 0.23-0.79), fatigue (HR, 0.63; 95% CI, 0.41-0.96), and arm symptoms (HR, 0.49; 95% CI, 0.30-0.79). TTSD did not significantly favor abemaciclib compared with ribociclib in any functional or symptom scale of the QLQ-C30 or BR-23 questionnaires. Conclusions: This MAIC indicates that ribociclib + AI is associated with better symptom-related QoL than abemaciclib + AI for postmenopausal patients with HR+/HER2- ABC treated in the first-line setting. Trial registration: NCT01958021 (MONALEESA-2) and NCT02246621 (MONARCH 3).
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».