Real‐world experience of tyrosine kinase inhibitors in children, adolescents and adults with relapsed or refractory bone tumours: A Canadian Sarcoma Research and Clinical Collaboration (<scp>CanSaRCC</scp>) study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We conducted a retrospective multi-centre study to assess the real-world outcome of regorafenib (REGO) and cabozantinib (CABO) in recurrent/refractory bone tumours (BTs) including osteosarcoma (OST), Ewing sarcoma (EWS) and chondrosarcoma (CS)/extra-skeletal mesenchymal CS (ESMC). METHODS: After regulatory approval, data from patients with recurrent BT (11 institutions) were extracted from CanSaRCC (Canadian Sarcoma Research and Clinical Collaboration) database. Patient characteristics, treatment and outcomes were collected. Progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were estimated using the Kaplan-Meier method. RESULTS: From July 2018 to May 2022, 66 patients received REGO or CABO; 39 OST, 18 EWS, 4 CS and 5 ESMC. Median age was 27.8 years (range 12-76); median starting dose was 60 mg for CABO (n = 37, range 40-60) and 120 mg for REGO (n = 29, range 40-160). Twenty-eight (42.4%) patients required dose reduction: hand-foot syndrome 7 (10.6%), nausea/vomiting 1 (1.5%), diarrhoea 1 (1.5%), 2 elevated LFTs (3%), elevated bilirubin 1 (1.5%) and mucositis 1 (1.5%). The median OS for patients with OST, EWS, CS and ESMC was 8.5 months (n = 39, 95% CI 7-13.1); 13.4 months (n = 18, 95% CI 3.4-27.2), 8.1 (n = 4, 95% CI 4.1-9.3) and 18.2 (n = 5, 95% CI (10.4-na), respectively. Median PFS for OST, EWS, CS and ECMS was 3.5 (n = 39, 95% CI 2.8-5), 3.9 (n = 18, 95% CI 2.1-5.9), 5.53 (n = 4. 95% CI 2.13-NA) and 11.4 (n = 5, 95% CI 1.83-14.7), respectively. Age, line of therapy, REGO versus CABO, or time from diagnosis to initiation of TKI were not associated with PFS on univariable analysis. CONCLUSION: Our real-world data show that TKIs have meaningful activity in recurrent BT with acceptable toxicities when started at modified dosing. Inclusion of TKIs in earlier lines of treatment and/or maintenance therapy could be questions for future research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».