Brief Report: Real-World Treatment Patterns and Clinical Outcomes for Patients With Advanced ALK-Rearranged NSCLC in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction EML4-ALK rearrangements represent an oncogenic driver alteration in 5% of NSCLC cases. We aim to better understand real-world treatment patterns and outcomes of ALK fusion-positive (ALK+) patients with advanced-stage NSCLC. Methods We performed a retrospective population-based chart review of ALK+ patients with locally advanced or metastatic NSCLC in British Columbia (BC), Canada. Patients diagnosed from January 2014 to May 2023 were identified through the BC Cancer Genetics Laboratory database, and data were collected up to December 2023. Results A total of 216 patients with stage IIIB, IIIC, or IV ALK+ lung NSCLC were identified. Median age was 60 (range: 24–91) years, 151 (68.9%) had never smoked, and 95 (43.9%) were Asian. The median overall survival was 49.4 months with median follow-up time of 55.4 months. Majority of the cohort (n = 198, 91.7%) received palliative systemic therapy, all of which included at least one ALK tyrosine kinase inhibitor (TKI). The most common first-line regimen was alectinib (n = 97, 49.0%) followed by crizotinib (n = 84, 42.4%); only four and one patient received lorlatinib and brigatinib first line, respectively. Alectinib was frequently prescribed overall, with 80.3% of patients receiving it in any treatment line. Time to treatment discontinuation was significantly longer ( p < 0.0001) on first-line alectinib at 22.9 months as compared with 10.9 months for crizotinib. Conclusions Patients with ALK+ advanced NSCLC in BC have durable responses to ALK TKIs. Despite approval of all ALK TKIs for first-line use since 2021, alectinib is largely the favored agent in BC. Further real-world investigations can refine treatment strategies and shape policies around ALK TKIs for patients with ALK+ NSCLC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».