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Enregistrement W4400038187 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.8642

Safety and efficacy of osimertinib in patients with NSCLC and uncommon tumoral <i>EGFR</i> mutations: A systematic review and meta-analysis.

2024· review· en· W4400038187 sur OpenAlexaff
Jonathan N. Priantti, Maysa Vilbert, Francisco Cézar Aquino de Moraes, Isabella Michelon, Caio Castro, Natasha B. Leighl, Ludimila Cavalcante, Yu Fujiwara, Alfredo Addeo, Jair Bar, Alessio Cortellini, Amin Nassar, Abdul Rafeh Naqash

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsimertinibOncologyInternal medicineMeta-analysisEpidermal growth factor receptorCancerErlotinib

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

8642 Background: Osimertinib is broadly used for advanced EGFR-mutant NSCLC patients. However, the activity of osimertinib is not fully characterized in tumors harboring uncommon EGFR mutations, which represents about 10% of EGFR-mutated NSCLC cases. Hence, we conducted a systematic review and meta-analysis to assess the efficacy and safety of osimertinib in patients with NSCLC and uncommon tumoral EGFR mutations. Methods: PubMed, Embase, and the Cochrane Library were searched for eligible studies. Uncommon EGFR mutations were defined as any mutation other than the exon 19 deletion, L858R and T790M mutations, and exon 20 insertion, except when in compound. Efficacy was assessed by objective response rate (ORR), disease control rate (DCR), duration of response (DOR), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS). Heterogeneity was examined with I2 statistics and random-effect model was used for a meta-analysis. Results: Nine studies comprising 331 patients were included. Median follow-up ranged from 12.6 to 22.0 months (mos). Median age in each study ranged from 51 to 72 years old (table). Overall, 62% (205/331) of patients were female and 77% (256/331) of patients had an ECOG PS ≤1. About 78% (258/331) of patients received Osimertinib in a 1st line setting. Uncommon tumoral EGFR mutations included G719X in 40% (131/331) of patients, L861X in 27% (91/331), and S768I in 15% (49/331). Pooled analysis showed an overall ORR of 49.5% (95% CI, 42.2 – 56.9), a DCR of 90.2% (95% CI, 86.2 – 94.3), a median OS of 24.5 mos (95% CI, 11.9 – 24.5), a median PFS of 9.5 mos (95% CI, 8.2 – 11.0), and a median DOR of 17.4 mos (95% CI, 7.9 – 22.7). Intracranial (i) efficacy had an iORR of 50.3% (95% CI, 30.3 – 70.3), an iDCR of 92.8% (95% CI, 76.2 – 100), and a median iPFS of 6.1 mos (95% CI, 4.5 – 6.6). In a subgroup analysis according to EGFR mutation, overall ORR was significantly different in patients with tumoral G719X, S768I and L861 mutations (ORRs of 28.8%, 33.3%, and 67.7%, respectively, p for subgroup differences < 0.01). Overall, osimertinib was well tolerated with a frequency of all-grade AEs of 86.2% (95% CI, 61.2 – 100) and ≥ G3 of 18.0% (95% CI, 1.2 – 34.7). Conclusions: This systematic review and meta-analysis suggests that patients with NSCLC with uncommon tumoral EGFR mutations may benefit from osimertinib treatment. Patients harboring tumoral L861 mutation achieved a significantly higher ORR compared to the modest ORR in G719X, S768I cases. [Table: see text]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,029
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,383 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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