Data from Veliparib in Combination with Carboplatin and Etoposide in Patients with Treatment-Naïve Extensive-Stage Small Cell Lung Cancer: A Phase 2 Randomized Study
Notice bibliographique
Résumé
<div>AbstractPurpose:<p>This study investigated the efficacy and safety of oral PARP inhibitor veliparib, plus carboplatin and etoposide in patients with treatment-naïve, extensive-stage small cell lung cancer (ED-SCLC).</p>Patients and Methods:<p>Patients were randomized 1:1:1 to veliparib [240 mg twice daily (BID) for 14 days] plus chemotherapy followed by veliparib maintenance (400 mg BID; veliparib throughout), veliparib plus chemotherapy followed by placebo (veliparib combination only), or placebo plus chemotherapy followed by placebo (control). Patients received 4–6 cycles of combination therapy, then maintenance until unacceptable toxicity/progression. The primary endpoint was progression-free survival (PFS) with veliparib throughout versus control.</p>Results:<p>Overall (<i>N</i> = 181), PFS was improved with veliparib throughout versus control [hazard ratio (HR), 0.67; 80% confidence interval (CI), 0.50–0.88; <i>P</i> = 0.059]; median PFS was 5.8 and 5.6 months, respectively. There was a trend toward improved PFS with veliparib throughout versus control in SLFN11-positive patients (HR, 0.6; 80% CI, 0.36–0.97). Median overall survival (OS) was 10.1 versus 12.4 months in the veliparib throughout and control arms, respectively (HR, 1.43; 80% CI, 1.09–1.88). Grade 3/4 adverse events were experienced by 82%, 88%, and 68% of patients in the veliparib throughout, veliparib combination-only and control arms, most commonly hematologic.</p>Conclusions:<p>Veliparib plus platinum chemotherapy followed by veliparib maintenance demonstrated improved PFS as first-line treatment for ED-SCLC with an acceptable safety profile, but there was no corresponding benefit in OS. Further investigation is warranted to define the role of biomarkers in this setting.</p></div>
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».