An individual patient-level meta-analysis of non–small-cell lung cancer leptomeningeal metastases treated with epidermal growth factor receptor inhibitors.
Notice bibliographique
Résumé
e21118 Background: Leptomeningeal metastasis (LM) is a debilitating condition associated with advanced non-small cell lung cancer (NSCLC). When driver mutations in the epidermal growth factor receptor (EGFR) are identified, targeted therapies (TT) represent an appealing therapeutic strategy. However, the efficacy of TT for LM is unknown as LM patients are routinely omitted from clinical trials. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis of individual patient data to evaluate the efficacy of EGFR TT in EGFR-mutant NSCLC LM in accordance with PRISMA guidelines. EGFR-TTs evaluated were erlotinib, gefitinib, icotinib, afatinib, dacomitinib, osimertinib, zorifertinib, and furmonertinib. The co-primary endpoints were progression-free survival (PFS) and overall survival (OS). To assess differences between groups, shared frailty Cox regression models were used to estimate the hazard ratio (HR), 95% confidence interval (CI) and p-value. Results: 7780 abstracts were screened, identifying 126 publications with 232 patients, corresponding to 272 lines of EGFR-TT for NSCLC LM which met inclusion criteria. The overall median PFS (mPFS) in patients receiving any EGFR-TT was 9.15 months and the median overall survival was 14.5 months. In univariable analyses, osimertinib was associated prolonged PFS compared to other EGFR-TT, (mPFS of 11 versus 8 months, HR = 0.64; 95% CI: 0.44-0.93; P = 0.02). Osimertinib was numerically associated with prolonged OS compared to other EGFR-TT (mOS 16.8 months versus 13.6 months, HR = 0.72; 95% CI 0.44-1.17, P = 0.188). In multivariable analyses, ECOG performance status > 2 was independently associated with shortened PFS (mPFS 10 versus 8 months, HR = 1.54, 95% CI: 1.26-3.04; P < 0.05) and OS (mOS 16.5 versus 10 months, HR = 3.33, 95% CI: 1.80-6.18; P < 0.05). Conclusions: In the largest cohort of NSCLC LM treated with EGFR TT compiled to date, osimertinib is associated with marginally improved outcomes compared to other EGFR TTs. ECOG performance status is an independent predictor of prognosis in these patients. These results highlight the need for prospective studies for this difficult to treat patient population.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».