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Enregistrement W4380291366 · doi:10.2217/fon-2022-1289

Plain language summary of the updated results from the CROWN study comparing lorlatinib with crizotinib in people with advanced non-small-cell lung cancer

2023· article· en· W4380291366 sur OpenAlexaff
Benjamin Solomon, Todd M. Bauer, Tony Mok, Geoffrey Liu, Julien Mazières, Filippo de Marinis, Yasushi Goto, Dong‐Wan Kim, Yi‐Long Wu, Jacek Jassem, Froylán López López, Ross A. Soo, Alice T. Shaw, Anna Polli, Rossella Messina, Laura Iadeluca, Francesca Toffalorio, Enriqueta Felip

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Comprehensive Cancer NetworkPfizer
Mots-clésCrizotinibMedicineLung cancerCrown (dentistry)OncologyInternal medicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is this summary about? This summary shows the updated results of an ongoing research study called CROWN that was published in The Lancet Respiratory Medicine in December 2022. In the CROWN study, researchers looked at the effects of two study medicines called lorlatinib and crizotinib. The study included people with advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC) that had not been treated previously. All people in the study had cancer cells with changes (known as alterations) in a gene called anaplastic lymphoma kinase, or ALK. This ALK gene is involved in cancer growth. In this updated study, researchers looked at the continued benefit in people who took lorlatinib compared with people who took crizotinib after 3 years.What did this study find? After 3 years of being observed, people who took lorlatinib were more likely to be alive without their cancer getting worse than people who took crizotinib. At 3 years, 64% of people who took lorlatinib were alive without their cancer getting worse compared with 19% of people who took crizotinib. The cancer was less likely to have spread within or to the brain in people who took lorlatinib than in people who took crizotinib. After 3 years of being observed, 61% of people were still taking lorlatinib and 8% of people were still taking crizotinib. People who took lorlatinib had more severe side effects than people who took crizotinib. However, these side effects were manageable. The most common side effects with lorlatinib were high levels of cholesterol or high levels of triglycerides (a type of fat) in the blood. Life-threatening side effects were seen in 13% of people who took lorlatinib and 8% in crizotinib. Two people who took lorlatinib died because of side effects from lorlatinib.What do the results of the study mean? The updated results from the CROWN study showed that a larger percentage of people who took lorlatinib continued to benefit from their treatment after being observed for 3 years compared with those who took crizotinib.This is an abstract of the Plain Language Summary of Publication article. To read the full Plain Language Summary of this article, click here to view the PDF.Link to original article here

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,314 · 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'admission1
Résumé présentoui

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