MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402472398 · doi:10.1200/jco.24.00920

Datopotamab Deruxtecan Versus Chemotherapy in Previously Treated Inoperable/Metastatic Hormone Receptor–Positive Human Epidermal Growth Factor Receptor 2–Negative Breast Cancer: Primary Results From TROPION-Breast01

2024· article· en· W4402472398 sur OpenAlexaff
Aditya Bardia, Komal Jhaveri, Seock‐Ah Im, Sònia Pernas, Michelino De Laurentiis, Shusen Wang, Noelia Martínez-Jáñez, Giuliano Borges, David W. Cescon, Masaya Hattori, Yen‐Shen Lu, Erika Hamilton, Qingyuan Zhang, Junji Tsurutani, Kevin Kalinsky, Pedro Emanuel Rubini Liedke, Lu Xu, Rick M. Fairhurst, Sabrina S. Khan, Neelima Denduluri, Hope S. Rugo, Binghe Xu, Barbara Pistilli, Betiana Romitelli, Ernesto Korbenfeld, Cristian Buono, Arturo Barbero, Geronimo Rosselli, Sergio Daniele, Sandra Anabel Ostoich, Hans Wildiers, Kevin Punie, Joëlle Collignon, Guy Jérusalem, Andrea Gombos, Marcelle Goldner Cesca, Patrícia Medeiros Milhomem Beato, Laura Testa, Hélio Pinczowski, Liane Rapatoni, Debora de Melo Gagliato Jardim, José Bines, Jamil Asselah, Andre Blais, Joanne Yu, Jennifer Friedmann, Cristiano Ferrario, ZeFei Jiang, Zhongsheng Tong, Quchang Ouyang, Jingfen Wang, Tingjing Yao, Yongsheng Wang, Xiaojia Wang, Meili Sun, Hui Li, Shu Wang, Yuan Sheng, Aimin Zang, Zhang Zhanmin, Wenyan Chen, Xian Wang, Zhong Ouyang, Wěi Li, Thomas Bachelot, Mony Ung, Cristian Villanueva, Delphine Garbay, Anne-Claire Hardy-Bessard, Audrey Mailliez, Stéphanie Bécourt, William Mina, Thomas Decker, Julia Radosa, Andreas Schneeweiß, Michael Braun, Bahriye Aktas, Gábor Rubovszky, Zsuzsanna Pápai, Tibor Csőszi, Yousuf Al-Farhat, Ankit Patel, Vineet Govinda Gupta, Richu Sharma, Chandrakanth Mosale Venkatesha, Shailesh Bondarde, Somnath Roy, Nikhil Ghadyalpatil, Lalit Sen Sharma, Rajani Priya Yedla, Ida Paris, Claudio Zamagni, Valentina Guarneri, Icro Meattini, Marco Colleoni, Giampaolo Bianchini, Ugo De Giorgi, Filippo Montemurro, Elena Geuna, Laura Biganzoli, Yukinori Ozaki, Akihiko Shimomura, Naoki Niikura, Mitsuya Itoh, Tetsuhiko Taira, Toru Mukohara, Kenjiro Aogi, Tsutomu Iwasa, Eriko Tokunaga, Shigehira Saji, Nobuko Kawaguchi, Toshinari Yamashita, K. Inoue, Takahiro Nakayama, Kenichi Watanabe, Masayuki Nagahashi, Kan Yonemori, Jan C. Drooger, Inge R. Konings, A. van de Wouw, Zbigniew Nowecki, Ewa Chmielowska, Iwona Danielewicz, Jacek Jassem, Ewa Kalinka‐Warzocha, Bogumiła Czartoryska-Arłukowicz, Bogusława Karaszewska, Mariusz Kwiatkowski, Joohyuk Sohn, Yeon Hee Park, Keun Seok Lee, Kyung Hae Jung, Kyong Hwa Park, Jee Hung Kim, Daniil Stroyakovskiy, Elena Artamonova, Martha Mekebeb-Reuter, Bernardo L. Rapoport, Elizabeth Schoeman, M.A. Coccia-Portugal, Rofhiwa Mathiba, Bárbara Adamo, B. Bermejo De Las Heras, José Á. García-Sáenz, Manuel Ruiz Borrego, María Emilia Domínguez, Begoña Jiménez Rodríguez, E. Calvo, J. Cortés Castán, Juan Lucas Bayo Calero, Shin‐Cheh Chen, Ling-Ming Tseng, Wei‐Pang Chung, Yuan‐Ching Chang, Chien-Ting Liu, Hwei-Chung Wang, Kun‐Ming Rau, Charles Comins, Jeremy Braybrooke, Annabel Borley, Ciara O’Brien, Caroline O. Michie, Peter Schmid, Sophie McGrath, Duncan Wheatley, Mukesh Mukesh, Sachin Trivedi, Syed S. Karim, Pavel Bezecny, Yuan Yuan, Niki Patel, Joanne Mortimer, Sara M. Tolaney, Amy Vander Woude, Gail Lynn Shaw Wright, Fauzia Riaz, Apurva Pandey, Halle C. F. Moore, Masey Ross, Kelly McCann

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterAstraZeneca
Mots-clésMedicineVinorelbineInternal medicineMetastatic breast cancerOncologyChemotherapyEribulinGemcitabineBreast cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE The global, phase 3, open-label, randomized TROPION-Breast01 study assessed the trophoblast cell surface antigen 2–directed antibody-drug conjugate datopotamab deruxtecan (Dato-DXd) versus investigator's choice of chemotherapy (ICC) in hormone receptor–positive/human epidermal growth factor receptor 2–negative (HR+/HER2–) breast cancer. METHODS Adult patients with inoperable/metastatic HR+/HER2‒ breast cancer, who had disease progression on endocrine therapy, for whom endocrine therapy was unsuitable, and had received one to two previous lines of chemotherapy in the inoperable/metastatic setting, were randomly assigned 1:1 to Dato-DXd (6 mg/kg once every 3 weeks) or ICC (eribulin/vinorelbine/capecitabine/gemcitabine). Dual primary end points were progression-free survival (PFS) by blinded independent central review (BICR) and overall survival (OS). RESULTS Patients were randomly assigned to Dato-DXd (n = 365) or ICC (n = 367). Dato-DXd significantly reduced the risk of progression or death versus ICC (PFS by BICR hazard ratio [HR], 0.63 [95% CI, 0.52 to 0.76]; P < .0001). Consistent PFS benefit was observed across subgroups. Although OS data were not mature, a trend favoring Dato-DXd was observed (HR, 0.84 [95% CI, 0.62 to 1.14]). The rate of grade ≥3 treatment-related adverse events (TRAEs) with Dato-DXd was lower than ICC (20.8% v 44.7%). The most common TRAEs (any grade; grade ≥3) were nausea (51.1%; 1.4%) and stomatitis (50%; 6.4%) with Dato-DXd and neutropenia (grouped term, 42.5%; 30.8%) with ICC. CONCLUSION Patients receiving Dato-DXd had statistically significant and clinically meaningful improvement in PFS and a favorable and manageable safety profile, compared with ICC. Results support Dato-DXd as a novel treatment option for patients with inoperable/metastatic HR+/HER2‒ breast cancer who have received one to two previous lines of chemotherapy in this setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations140
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetHER2/EGFR in Cancer ResearchTravaux en français237 207