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Enregistrement W4379281224 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e18798

Canadian (CAN) real-world outcomes for relapsed/recurrent (R/R) metastatic triple-negative breast cancer (mTNBC) in the first-line or later (1L+) setting by early or late recurrence status.

2023· article· en· W4379281224 sur OpenAlexaffabout
A. Anna Cumaraswamy, Devon J. Boyne, Jan‐Willem Henning, Ιωάννα Ντάλλα, Darren R. Brenner, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryGilead Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicinePopulationTaxaneOncologyTriple-negative breast cancerBreast cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18798 Background: Little epidemiological data characterizing the mTNBC population in Canada exist, limiting the understanding of treatment patterns, attrition rates, and unmet need for CAN patients (pts) with R/R mTNBC. This study examined real-world outcomes and palliative treatment patterns for CAN pts with 1L+ R/R mTNBC, stratified by early vs late recurrence. Methods: This retrospective study used real-world, population-based data from the Oncology Outcomes database in Alberta to identify pts diagnosed with early stage (I to III) TNBC between 2010-2019 who progressed to mTNBC. Algorithms reliably identified recurrent pts as those who received 2+ cycles of systemic therapy > 240 days from the initiation of adjuvant treatment or surgery. Clinical outcomes from 1L+ treatment of mTNBC, including time to next treatment (TTNT) or death and overall survival (OS), were ascertained. Diagnosis, demographics, treatment patterns, and attrition rates were stratified by treatment-free interval (TFI), early (8-12 mo TFI) or late ( > 12 mo TFI). Results: Data from 181 CAN pts with R/R mTNBC (recurred early, n = 59; recurred late, n = 122) were analyzed. Baseline characteristics were generally comparable between groups. Pts who recurred late were on average older at recurrence (59 y vs 55 y, P= 0.03) and less likely to be stage III (21% vs 51%, P< 0.001) at initial diagnosis. The median time to recurrence was 17 mo. The most common 1L therapies were capecitabine monotherapy (35%), other chemotherapy combinations (16%), and taxane monotherapy (12%), with a median duration of therapy (DOT) of 4.9 mo, 3.5 mo, and 4.5 mo, respectively. Rates of attrition between lines of therapy (LOT) were relatively high, with 96 pts (53%) initiating 2L therapy (among the 85 pts who did not start 2L treatment, 63 had died). Median DOT was 3.6 mo for 1L, 3.0 mo for 2L, and 3.0 mo for 3L. Stratifying by early or late recurrence did not show differences in TTNT (4 mo vs 4 mo; HR, 0.94; 95% CI, 0.64-1.38; P= 0.75) or OS (10 mo vs 11 mo; HR, 0.96; 95% CI, 0.64-1.44; P= 0.84). Exploratory analyses showed improved OS (23 mo vs 10 mo; HR, 0.60; 95% CI, 0.40-0.92; P= 0.02) in pts with TFI ≥24 mo (n = 61) but not in pts with TFI 12-24 mo (11 vs 10 mo; HR: 0.96; 95% CI: 0.64-1.44; P= 0.84) vs pts with TFI of 8-12 mo. Conclusions: This retrospective study showed higher than expected rates of early recurrence and high attrition between LOT in a CAN breast cancer population that progressed to mTNBC. The short DOT across lines was similar and consistent with CAN practice. OS for 1L+ R/R mTNBC were similar for individuals who recurred between 8-12 vs 12-24 mo. These findings confirmed the poor prognosis of pts with R/R mTNBC and the need for improved therapies especially in 1L, where the most common treatments, including capecitabine, may not deliver the most meaningful impact.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
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