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Enregistrement W4385690625 · doi:10.1200/jco.23.00126

Impact of BMI in Patients With Early Hormone Receptor–Positive Breast Cancer Receiving Endocrine Therapy With or Without Palbociclib in the PALLAS Trial

2023· article· en· W4385690625 sur OpenAlexaff
Georg Pfeiler, Dominik Hlauschek, Erica L. Mayer, Christine Deutschmann, Stephanie Strobl, Miguel Martín, Jane Meisel, Nicholas Zdenkowski, Sibylle Loibl, Marija Balić, Haeseong Park, Aleix Prat, Claudine Isaacs, Emilio Bajetta, Justin M. Balko, Merixtell Bellet-Ezquerra, Judith M. Bliss, Harold J. Burstein, Fátima Cardoso, Hannes Fohler, Theodoros Foukakis, Karen A. Gelmon, Matthew P. Goetz, Tufia C. Haddad, Hiroji Iwata, Jacek Jassem, Soo Chin Lee, Barbro Linderholm, Maartje Los, Eleftherios P. Mamounas, Kathy D. Miller, Patrick G. Morris, Elisabetta Munzone, Einav Nili Gal‐Yam, Alistair Ring, Lois E. Shepherd, Christian F. Singer, Christoph Thomssen, Ling‐Ming Tseng, Pinuccia Valagussa, Eric P. Winer, Antonio C. Wolff, Gabriele Zoppoli, Jana Machacek‐Link, Céline Schurmans, Xin Huang, Eric Gauthier, Christian Fesl, Amylou C. Dueck, Angela DeMichele, Michael Gnant, David Cameron, Sarra El-Abed, Hope S. Rugo, Guenther G. Steger, Tiffany A. Traina, Gustavo Werutsky, Norman Wolmark

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UK
Mots-clésPalbociclibMedicineOncologyBreast cancerInternal medicineEndocrine systemHormone receptorCancerGynecologyHormoneMetastatic breast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: BMI affects breast cancer risk and prognosis. In contrast to cytotoxic chemotherapy, CDK4/6 inhibitors are given at a fixed dose, irrespective of BMI or weight. This preplanned analysis of the global randomized PALLAS trial investigates the impact of BMI on the side-effect profile, treatment adherence, and efficacy of palbociclib. METHODS: Patients were categorized at baseline according to WHO BMI categories. Neutropenia rates were assessed with univariable and multivariable logistic regression. Time to early discontinuation of palbociclib was analyzed with Fine and Gray competing risk models. Unstratified Cox models were used to investigate the association between BMI category and time to invasive disease-free survival (iDFS). 95% CIs were derived. RESULTS: Of 5,698 patients included in this analysis, 68 (1.2%) were underweight, 2,082 (36.5%) normal weight, 1,818 (31.9%) overweight, and 1,730 (30.4%) obese at baseline. In the palbociclib arm, higher BMI was associated with a significant decrease in neutropenia (unadjusted odds ratio for 1-unit change, 0.93; 95% CI, 0.91 to 0.94; adjusted for age, race ethnicity, region, chemotherapy use, and Eastern Cooperative Oncology Group at baseline, 0.93; 95% CI, 0.92 to 0.95). This translated into a significant decrease in treatment discontinuation rate with higher BMI (adjusted hazard ratio [HR] for 10-unit change, 0.75; 95% CI, 0.67 to 0.83). There was no significant improvement in iDFS with the addition of palbociclib to ET in any weight category (normal weight HR, 0.84; 95% CI, 0.63 to 1.12; overweight HR, 1.10; 95% CI, 0.82 to 1.49; and obese HR, 0.95; 95% CI, 0.69 to 1.30) in this analysis early in follow-up (31 months). CONCLUSION: This preplanned analysis of the PALLAS trial demonstrates a significant impact of BMI on side effects, dose reductions, early treatment discontinuation, and relative dose intensity. Additional long-term follow-up will further evaluate whether BMI ultimately affects outcome.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,390 · 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

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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