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Enregistrement W4391139494 · doi:10.3389/fonc.2023.1330468

Treatment decision for recurrences in non-small cell lung cancer during or after adjuvant osimertinib: an international Delphi consensus report

2024· article· en· W4391139494 sur OpenAlexaff
Myriam Mirza, Aseem Shrivastava, Cecile Matthews, Natasha B. Leighl, Calvin S.H. Ng, David Planchard, Sanjay Popat, Julia Rotow, Egbert F. Smit, Ross A. Soo, Masahiro Tsuboi, Fan Yang, Brendon M. Stiles, Christian Grohé, Yi‐Long Wu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésOsimertinibAdjuvantMedicineLung cancerClinical decision makingOncologyDelphi methodConsensus conferenceInternal medicineIntensive care medicineCancerAdenocarcinomaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Osimertinib is recommended by major guidelines for use in the adjuvant setting in patients with EGFR mutation-positive NSCLC following the significant improvement in disease-free survival observed in the Phase III ADAURA trials. Due to limited real-world data in the adjuvant setting, little guidance exists on how to approach potential recurrences either during or after the completion of the treatment. This study aimed to reach a broad consensus on key treatment decision criteria in the events of recurrence. Methods: To reach a broad consensus, a modified Delphi panel study was conducted consisting of two rounds of surveys, followed by two consensus meetings and a final offline review of key statements. An international panel of experts in the field of NSCLC (n=12) was used to provide clinical insights regarding patient management at various stages of NSCLC disease including patient monitoring, diagnostics, and treatment approach for specific recurrence scenarios. This study tested recurrences occurring 1) within or outside the central nervous system (CNS), 2) during or after the adjuvant-osimertinib regimen in NSCLC disease which is 3) amenable or not amenable to local consolidative therapy. Results: Panellists agreed on various aspects of patient monitoring and diagnostics including the use of standard techniques (e.g., CT, MRI) and tumour biomarker assessment using tissue and liquid biopsies. Consensus was reached on 6 statements describing treatment considerations for the specific NSCLC recurrence scenarios. Panellists agreed on the value of osimertinib as a monotherapy or as part of the overall treatment strategy within the probed recurrence scenarios and acknowledged that more clinical evidence is required before precise recommendations for specific patient populations can be made. Discussion: This study provides a qualitative expert opinion framework for clinicians to consider within their treatment decision-making when faced with recurrence during or after adjuvant-osimertinib treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,122
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1220,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,382 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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