Health-related quality of life in patients with newly diagnosed advanced ovarian cancer treated with niraparib vs placebo: Results from the phase 3 randomized PRIMA/ENGOT-OV26/GOG-3012 trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess patient-reported health-related quality of life (HRQoL) in patients with ovarian cancer (OC) who received niraparib as first-line maintenance therapy. METHODS: PRIMA/ENGOT-OV26/GOG-3012 (NCT02655016) enrolled patients with newly diagnosed advanced OC who responded to first-line platinum-based chemotherapy. Patients were randomized (2:1) to niraparib or placebo once daily in 28-day cycles until disease progression, intolerable toxicity, or death. HRQoL was assessed as a prespecified secondary end point using patient-reported responses to the European Organisation for Research and Treatment of Cancer QOL Questionnaire (EORTC QLQ-C30), the EORTC QLQ Ovarian Cancer Module (EORTC QLQ-OV28), the Functional Assessment of Cancer Therapy-Ovarian Symptom Index (FOSI), and EQ-5D-5L questionnaires. Assessments were collected at baseline and every 8 weeks (±7 days) for 56 weeks, beginning on cycle 1/day 1, then every 12 weeks (±7 days) thereafter while the patient received study treatment. RESULTS: Among trial participants (niraparib, n = 487; placebo, n = 246), PRO adherence exceeded 80% for all instruments across all cycles. Patients reported no decline over time in HRQoL measured via EORTC QLQ-C30 Global Health Status/QoL and FOSI overall scores. Scores for abdominal/gastrointestinal symptoms (EORTC QLQ-OV28) and nausea and vomiting, appetite loss, and constipation (EORTC QLQ-C30) were higher (worse symptoms) in niraparib-treated patients than placebo-treated patients; except for constipation, these differences resolved over time. Patients did not self-report any worsening from baseline of fatigue, headache, insomnia, or abdominal pain on questionnaires. CONCLUSIONS: Despite some early, largely transient increases in gastrointestinal symptoms, patients with OC treated with niraparib first-line maintenance therapy reported no worsening in overall HRQoL.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».