A comprehensive clinical evaluation of first-line drugs for ALK-positive advanced non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anaplastic lymphoma kinase-tyrosine kinase inhibitors (ALK-TKIs) are mainly used in the treatment of ALK-positive advanced non-small cell lung cancer (NSCLC), but a comprehensive clinical evaluation of ALK-TKIs is lacking. Hence, a comparison of ALK-TKIs for first-line treatment of ALK-positive advanced NSCLC is essential to provide rational drug use and a basis for improving national policies and systems. Methods: According to the Guideline for the Administration of Clinical Comprehensive Evaluation of Drugs (2021) and the Technical Guideline for the Clinical Comprehensive Evaluation of Antitumor Drugs (2022), a comprehensive clinical evaluation index system of first-line treatment drugs for ALK-positive advanced NSCLC was established by literature review and expert interviews. We conducted a systematic literature review, meta-analysis, and other relevant data analyses, combined with an indicator system, to establish a quantitative and qualitative integration analysis for each indicator and each dimension of crizotinib, ceritinib, alectinib, ensartinib, brigatinib, and lorlatinib. Results: The comprehensive clinical evaluation results of all dimensions were as follows: in terms of safety, alectinib had a lower incidence of grade 3 and above adverse reactions; for effectiveness, alectinib, brigatinib, ensartinib, and lorlatinib showed better clinical efficacy, and alectinib and brigatinib have been recommended by several clinical guidelines; in terms of economy, second-generation ALK-TKIs have more cost-utility advantages, and both alectinib and ceritinib have been recommended by the UK and Canadian Health Technology Assessment (HTA) agencies; for suitability, accessibility, and innovation, alectinib has a higher degree of physician recommendations and patient compliance. Except for brigatinib and lorlatinib, all other ALK-TKIs have been admitted to the medical insurance directory; the accessibility of crizotinib, ceritinib, and alectinib is good, meeting the needs of patients. Second- and third-generation ALK-TKIs have higher blood-brain barrier permeability, stronger inhibition ability, and innovation than first-generation ALK-TKIs. Conclusions: Compared with other ALK-TKIs, alectinib performs better across six dimensions and has a higher comprehensive clinical value. The results provide better drug choice and rational use for patients with ALK-positive advanced NSCLC.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».