Treatment Outcomes From Erlotinib and Gefitinib in Advanced Epidermal Growth Factor Receptor–Mutated Nonsquamous Non–Small Cell Lung Cancer in Aotearoa New Zealand From 2010 to 2020: Nationwide Whole-of-Patient-Population Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health care system-wide outcomes from routine treatment with erlotinib and gefitinib are incompletely understood. Objective: The aim of the study is to describe the effectiveness of erlotinib and gefitinib during the first decade of their routine use for treating advanced epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation-positive nonsquamous non-small cell lung cancer in the entire cohort of patients treated in Aotearoa New Zealand. Methods: Patients were identified, and data collated from national pharmaceutical dispensing, cancer registration, and mortality registration electronic databases by deterministic data linkage using National Health Index numbers. Time-to-treatment discontinuation and overall survival were measured from the date of first dispensing of erlotinib or gefitinib and analyzed by Kaplan-Meier curves. Associations of treatment outcomes with baseline factors were evaluated using univariable and multivariable Cox regressions. Results: Overall, 752 patients were included who started treatment with erlotinib (n=418) or gefitinib (n=334) before October 2020. Median time-to-treatment discontinuation was 11.6 (95% CI 10.8-12.4) months, and median overall survival was 20.1 (95% CI 18.1-21.6) months. Shorter time-to-treatment discontinuation was independently associated with high socioeconomic deprivation (hazard ratio [HR] 1.3, 95% CI 1.1-1.5 compared to the New Zealand Index of Deprivation 1-4 group), EGFR L858R mutations (HR 1.3, 95% CI 1.1-1.6 compared to exon 19 deletion), and distant disease at cancer diagnosis (HR 1.4, 95% CI 1.2-1.7 compared to localized or regional disease). The same factors were independently associated with shorter overall survival. Outcome estimates and predictors remained unchanged in sensitivity analyses. Conclusions: Outcomes from routine treatment with erlotinib and gefitinib in New Zealand patients with advanced EGFR-mutant nonsquamous non-small cell lung cancer are comparable with those reported in randomized trials and other health care system-wide retrospective cohort studies. Socioeconomic status, EGFR mutation subtype, and disease extent at cancer diagnosis were independent predictors of treatment outcomes in that setting.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».