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Enregistrement W4391446094 · doi:10.1158/1538-7445.advbc23-a081

Abstract A081: Real-world treatment patterns and clinical outcomes in patients with HER2+ metastatic breast cancer receiving systemic therapy in Ontario, Canada

2024· article· en· W4391446094 sur OpenAlexaffabout
Katarzyna J. Jerzak, Ruth Moulson, Ling‐I Hsu, Chris Lenhu, Dhivo Krishnathasan, Jessica Weiss, Christine Brezden‐Masley

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMount Sinai HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystemic therapyMedicineMetastatic breast cancerBreast cancerCancerOncologyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Real-world data on treatment patterns and prevalence of brain metastases in patients with HER2+ metastatic breast cancer (mBC) are limited. This study described treatment patterns and clinical outcomes among patients with HER2+ mBC in Canada. Methods: This was a retrospective chart review of adult patients diagnosed with de-novo or recurrent HER2+ mBC between Jan 1, 2014 and Mar 1, 2021 (prior to wide availability of new treatments) at Sunnybrook Research Institute and Sinai Health, two large BC treatment centres in Canada. Data on patient characteristics and treatment regimens were extracted. Treatment patterns, time to next treatment (TTNT; as a proxy for progression-free survival), and presence of brain metastases were assessed in the first-line (1L), second-line (2L), and third-line (3L) settings. TTNT analyses used Kaplan-Meier methodology to account for censoring. Results: Of 121 patients with HER2+ mBC, the median (IQR) age was 54.0 (17.0) years. 38.0% of patients had de-novo disease and 62.0% had recurrent mBC; 12 (9.9%) had brain metastases at the time of mBC diagnosis. Systemic therapies generally aligned with Canadian funded regimens for 1L (101 of 121 patients [83.5%] received trastuzumab + pertuzumab ± chemotherapy ± subsequent endocrine therapy; 8/121 [6.6%] received endocrine therapy only) and 2L (50/68 [73.5%] received T-DM1 ± endocrine therapy; 9/68 [13.2%] received endocrine therapy only). However, treatment patterns were heterogeneous in the 3L setting (14/46 [30.4%] received anti-HER2 TKI + chemotherapy ± trastuzumab; 10/46 [21.7%] received endocrine therapy only; 10/46 [21.7%] received chemotherapy). Median (95% CI) TTNT in months was 21.4 (16.1, 27.2) in 1L, 11.0 (8.5, 16.5) in 2L, and 8.7 (5.4, 15.6) in 3L. Median (IQR) follow-up was 29.9 (25.2) months. In total, 57 patients (47.1%) were diagnosed with brain metastases during the study period (17 pre-1L, 24 post-1L/pre-2L, 6 post-2L/pre-3L) and of these, 73.7% received radiation therapy. Conclusions: In patients with HER2+ mBC in Canada, 3L treatment patterns are heterogeneous, median TTNT is <1 year, and almost half develop brain metastases. These data from two large treating centres in Ontario suggest a high unmet need for more effective treatment regimens in later lines of therapy, particularly 3L, for patients with HER2+ mBC. Citation Format: Katarzyna J Jerzak, Ruth Moulson, Ling-I Hsu, Chris Lenhu, Dhivo Krishnathasan, Jessica Weiss, Christine Brezden-Masley. Real-world treatment patterns and clinical outcomes in patients with HER2+ metastatic breast cancer receiving systemic therapy in Ontario, Canada [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Breast Cancer Research; 2023 Oct 19-22; San Diego, California. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(3 Suppl_1):Abstract nr A081.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations0
Publié2024
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