Safety and Efficacy of Osimertinib in Patients With Non–Small-Cell Lung Cancer and Uncommon Tumoral Epidermal Growth Factor Receptor Mutations: A Systematic Review and Single-Arm Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE The activity of osimertinib is not fully characterized in non–small-cell lung cancer (NSCLC) with uncommon epidermal growth factor receptor ( EGFR ) mutations. Therefore, we conducted a systematic review and meta-analysis to assess the safety and efficacy of osimertinib in patients with NSCLC harboring uncommon somatic EGFR mutations. METHODS PubMed, Embase, and the Cochrane Library were searched for eligible studies reporting the efficacy and safety of osimertinib in NSCLC with uncommon EGFR mutations defined as any mutations other than exon 19 deletion, L858R and T790M mutations, and exon 20 insertion, except when in compound. Then, we performed a meta-analysis to pool survival outcomes and antitumoral activity, including intracranial (ic) response and adverse events. RESULTS Fifteen studies comprising 594 patients were included. The most frequently observed uncommon solitary mutations were G719X in 25% (81/327) of patients and L861Q in 21% (69/327). The most common compound mutations were G719X with T790M in 12% (23/192) of patients and G719X with S768I in 11% (22/192). Pooled analysis showed an objective response rate (ORR) of 51.30% (95% CI, 45.80 to 56.81), a disease control rate (DCR) of 90.11% (95% CI, 86.27 to 92.96), a median progression-free survival of 9.71 months (95% CI, 7.96 to 11.86), and a median overall survival of 16.79 months (95% CI, 9.93 to 28.39). icORR was 45.96% (95% CI, 30.18 to 62.17), and icDCR was 95.76% (95% CI, 69.84 to 100). Osimertinib was well tolerated with a frequency of grade 3 or more adverse events of 21.77% (95% CI, 6.24 to 43.33). CONCLUSION Osimertinib demonstrated robust response in NSCLC harboring uncommon EGFR mutations, without unanticipated safety concerns.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».