Q-TWiST Analysis of Sacituzumab Govitecan vs. Chemotherapy in Previously Treated Patients with HR+/HER2− Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
In TROPiCS-02, sacituzumab govitecan (SG) demonstrated significantly longer overall survival and progression-free survival with improved quality of life vs. chemotherapy treatment of physician’s choice (TPC) in patients with HR+/HER2− metastatic breast cancer (mBC). The safety profile was consistent with previous studies of SG. We assessed the benefit-–risk profile of SG vs. TPC by integrating patient preferences with clinical benefits using Quality-adjusted Time Without Symptoms of disease progression or Toxicity of treatment (Q-TWiST) analysis in this study population. Survival time was partitioned into three health states: TOX (grade ≥3 treatment-emergent adverse events [TEAEs] after randomization/before disease progression), REL (disease progression until death or end of follow-up), and TWiST (time without progression or grade ≥3 TEAEs). Health state utility weights were obtained from the published literature. The established threshold for clinically important Q-TWiST gain is 10%. SG demonstrated significantly improved Q-TWiST vs. TPC (mean 9.7 vs. 8.1 months; difference 1.6 months; 95% CI, 0.5–2.7; p = 0.0067), which increased with longer follow-up. Relative Q-TWiST improvement met the threshold for clinical importance at 10.8%. Time in TOX was numerically higher with SG than TPC, and the difference stabilized over time. Q-TWiST supports a positive benefit–risk profile for SG over TPC in patients with pretreated HR+/HER2− mBC.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».