Osimertinib is associated with improved outcomes in pre-treated non-small cell lung cancer leptomeningeal metastases: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Leptomeningeal metastasis (LM) is a severe complication of non-small cell lung cancer (NSCLC). In patients with NSCLC LM harboring epidermal growth factor receptor ( EGFR ) mutations, osimertinib is favored over alternative EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs). However, the efficacy of osimertinib relative to other EGFR-TKIs is not well established for patients with LM. We aimed to compare the efficacy of EGFR-TKIs in EGFR- mutated NSCLC LM. METHODS This systematic review and meta-analysis performed according to PRISMA guidelines included studies of adult patients with EGFR -mutated NSCLC and a diagnosis of LM who received an EGFR-TKI for the treatment of LM. We searched Medline ALL, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Scopus, and Web of Science Core Collection. The evaluation of biases was done by using the Ottawa-Newscastle scale. The hazard ratio was used as the parameter of interest for overall survival (OS) and central nervous system-specific progression-free survival (PFS). RESULTS 128 publications were included with 243 patients and 282 lines of EGFR-TKI for NSCLC LM that met inclusion criteria. The median PFS in patients receiving any EGFR-TKI was 9.1 months, and the median OS was 14.5 months. In univariate analyses of the entire cohort, osimertinib treatment demonstrated significantly prolonged PFS, but not OS, compared to other EGFR-TKIs. Osimertinib demonstrated significantly prolonged PFS and OS in the subset of patients who were previously treated with EGFR-TKIs, but not in EGFR-TKI naïve patients. CONCLUSION Osimertinib is associated with improved outcomes compared to other EGFR-TKIs, particularly in patients previously treated with EGFR-TKIs. An important limitation is that most patients were derived from retrospective reports. These results highlight the need for prospective studies for this difficult-to-treat patient population.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».