Real-world treatment sequencing and effectiveness of second- and third-generation ALK tyrosine kinase inhibitors for ALK-positive advanced non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With multiple targeted therapies approved for anaplastic lymphoma kinase (ALK)-positive metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC), it is increasingly important to understand outcomes with various sequences of next-generation ALK tyrosine kinase inhibitors (TKIs). We describe contemporary sequencing patterns and treatment effectiveness of first-line (1L) and second-line (2L) treatments in patients who received second-generation ALK TKIs in the 1L treatment of ALK-positive NSCLC in the United States. METHODS: A cohort of adults with ALK-positive advanced NSCLC who initiated treatment with 1L alectinib or brigatinib between June 2017 and April 2021 in the Flatiron Health electronic health record-derived de-identified database were followed through April 2023. Time to treatment discontinuation (TTD) in 1L and 2L, TTD on 1L plus 2L sequential therapy (TTD2), and total time on sequential ALK TKI therapy (including beyond 2L) were evaluated. RESULTS: Patients (N=273) were followed up for a median duration of 28.9 months. Among patients who discontinued 1L therapy, 22% died after 1L discontinuation (median time from discontinuation to death, 4.0 months) without receiving 2L therapy. Median (95% confidence interval [CI]) TTD was 21.9 (15.2-25.8) and 7.3 (5.3-10.2) months in 1L and 2L, respectively. Median (95% CI) TTD2 was 29.4 (25.1-36.1) months and total time on sequential ALK TKI treatment was 28.0 (23.6-32.9) months. CONCLUSIONS: In this large real-world study, TTD2 and the total time on sequential ALK TKIs was approximately 2.5 years. The high attrition rate from 1L to 2L and the longest clinical benefit observed with 1L therapy support using the drug with the longest 1L effectiveness up front in patients with ALK-positive advanced 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 | 0,000 | 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 ».