Real-World Analysis of Post-Progression Treatment Patterns and Outcomes for EGFR Mutation-Positive Patients Treated with First-Line Osimertinib
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The use of osimertinib in the first-line (1L) setting is an effective treatment option for sensitizing EGFR-mutations (EGFRm+) and has significantly altered the standard of care practice for EGFRm+ disease in Canada. Unfortunately, acquired resistance to osimertinib is almost universal, and outcomes are disparate. Post-progression treatment patterns and the outcome of real-world Canadian EGFRm+ patients receiving 1L osimertinib were the focus of this retrospective review. Methods: The Glans-Look Lung Cancer Research database was used to identify and collect demographic, clinical, treatment, and outcome data on EGFRm+ patients who received 1L osimertinib in the Canadian province of Alberta between 2018 and 2022. Results: A total of 150 patients receiving 1L osimertinib were identified. In total, 86 developed progressive disease, with 56 (65%) continuing systemic therapy, 73% continuing osimertinib, and 27% switching to second-line (2L) systemic therapy. Patients were similar both in clinical characteristics at 1L osimertinib initiation and patterns of treatment failure at progression; those continuing 1L osimertinib post-progression had a longer time to progression (13.5 vs. 8.8 months, p = 0.05) and subsequent post-osimertinib initiation survival (34.7 vs. 22.8 months, p = 0.11). Conclusions: The continuation of osimertinib post-progression is an effective disease management strategy for select real-world EGFRm+ patients, providing continued clinical benefit, potentially due to different underlying disease pathogenesis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».