Real-world outcomes of lenvatinib therapy for advanced neuroendocrine neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
Advanced gastroenteropancreatic neuroendocrine neoplasms (GEP-NENs) constitute a heterogeneous group of incurable cancers. Lenvatinib is an oral multiple kinase inhibitor that showed activity in grade 1/2 GEP-NENs in the phase II TALENT trial, but a confirmatory phase III study has yet to be conducted. To investigate the real-world use of lenvatinib in treating patients with advanced GEP-NENs, we retrospectively analyzed a cohort of adults with unresectable neuroendocrine neoplasms (NENs) from two academic centers in Canada who received palliative treatment with lenvatinib. Progression-free survival (PFS), overall survival (OS) and the treating clinician assessment of best therapeutic response were analyzed in the entire cohort and in the subgroup of patients with GEP-NENs that would have been eligible for the TALENT trial. Overall, 33 patients, with mostly G1/G2 (78.8%) metastatic NENs, received lenvatinib. The pancreas was the most common primary site (n = 16, 48.5%), followed by the small bowel (n = 12, 36.4%). The median number of prior lines of systemic therapy was 2 (range 1-5). The median initial, maximal and minimal doses (mg) were 12 (range 4-24), 12 (range 8-24) and 8 (range 4-24), respectively. The median PFS was 11.9 months (95% CI, 9.5-NA), and the median OS was 17.5 months (95% CI, 12.7-NA), with disease burden reduction seen in 21.9% (95% CI, 11.0-38.7) and 87.5% (95% CI, 71.9-95.3) of patients achieving disease control. The most frequent side effects reported were hypertension (60.6%), fatigue (39.4%), hypothyroidism (21.2%) and diarrhea (18.2%). This real-world cohort demonstrates encouraging evidence of lenvatinib activity in metastatic NENs, even when used at lower doses than previously studied in NENs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».