Capecitabine Plus Aromatase Inhibitor as First Line Therapy for Hormone Receptor Positive, HER2 Negative Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: recent evidence suggests that long low-dose capecitabine regimens have a synergistic effect with endocrine therapy as aromatase inhibitors (AIs), and might increase overall survival for hormone-receptor-positive, HER2-negative, metastatic breast cancer compared to both treatments. We performed a retrospective study to confirm the efficacy and expand the safety data for capecitabine plus AI (a combination henceforth named XELIA) for this indication. (2) We conducted a single-center retrospective cohort study of 163 hormone receptor-positive metastatic breast cancer patients who received either the XELIA regimen, capecitabine, or an aromatase inhibitor (AI) as single agents in first-line treatment. The primary endpoint was progression-free survival, and the secondary endpoints were overall survival, best objective response, and toxicity incidence. (3) Results: the median progression-free survival for patients receiving XELIA, AI, and capecitabine was 29.37 months (20.91 to 37.84; 95% CI), 20.04 months (7.29 to 32.80; 95% CI) and 10.48 (8.69 to 12.28; 95% CI), respectively. The overall response rate was higher in the XELIA group (29.5%) than in the AI (14.3%) and capecitabine (9.1%) groups. However, the differences in overall survival were not statistically significant. Apart from hand-foot syndrome, there were no statistically significant differences in adverse events between the groups. (4) Conclusions: this retrospective study suggests that progression-free survival and overall response rates improved with the XELIA regimen compared to use of aromatase inhibitors and capecitabine alone. Combined use demonstrated an adequate safety profile and might represent an advantageous treatment in places where CDK 4/6 is not available. Larger studies and randomized clinical trials are required to confirm the effects shown in our study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».