Podcast on Lorlatinib as a First-Line Treatment Option for Patients with ALK-Positive Metastatic NSCLC with Brain Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Brain metastases are especially common in anaplastic lymphoma kinase (ALK)-positive non-small cell lung cancer (NSCLC), with a cumulative incidence of over 50% and associated with a poor prognosis, high symptom burden, and decreased quality of life. Lorlatinib is a brain-penetrant, third-generation ALK tyrosine kinase inhibitor (TKI), which has a high potency against resistance mutations seen with earlier generation ALK TKIs. In 2018, lorlatinib was granted accelerated approval in second- and third-line treatment for use in patients with ALK-positive metastatic NSCLC on the basis of phase 1/2 study results. This initial approval was expanded for first-line treatment of patients with ALK-positive metastatic NSCLC on the basis of the interim analysis of the phase 3 CROWN study showing longer progression-free survival, time to intracranial progression, duration of response, and objective response rate compared with crizotinib. This manuscript is a transcript of our podcast, in which we discuss the clinical significance of controlling the onset of brain metastases, considerations in selecting a first-line therapy option, efficacy and safety observed in patients with and without brain metastases, and rationales for using lorlatinib upfront versus reserving for a later line in therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».