Treatment Patterns and Resource Use After Osimertinib Discontinuation in Patients with EGFR + Metastatic NSCLC
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Current treatment guidelines for patients with epidermal growth factor receptor (EGFR)-mutated metastatic non-small cell lung cancer (mNSCLC) recommend EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs) as the standard of care for first-line treatment, with third-generation osimertinib the preferred choice. However, most patients develop resistance to targeted therapy, and subsequent systemic chemotherapy is recommended. The aim of this study was to characterize the subsequent line of therapy (LOT) following osimertinib in patients with EGFR-mNSCLC. METHODS: Medical and pharmacy claims of adults who initiated a subsequent LOT (index) after initial osimertinib discontinuation between November 2015 and September 2019 were analyzed retrospectively. RESULTS: A total of 135 patients met the inclusion criteria. After metastatic diagnosis, 22.2% and 49.6% of patients were treated with osimertinib in the first and second line, respectively. After osimertinib discontinuation, most patients were treated with a platinum-based chemotherapy regimen (57%), of which 40.3% included immuno-oncology therapy. Reuse or continuation of EGFR TKIs was also common (24%). Overall, the median time to treatment discontinuation for the index LOT was 2.4 months. Proportions of patients with ≥ 1 inpatient or emergency department visit were 31.9% and 35.6%, respectively. CONCLUSIONS: The duration of the LOT following osimertinib was short and associated with tolerability issues underscoring a high unmet need for new therapies to address EGFR TKI resistance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».