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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».