Unraveling Survival Determinants in Patients with Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer with EGFR Exon 20 Insertions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lung cancer is the leading cause of cancer-related death in Taiwan. It is often associated with mutations in the epidermal growth factor receptor (EGFR) gene, with common mutations accounting for approximately 85% of all EGFR-related cases. However, the remaining 15% are caused by uncommon mutations in EGFR, mainly insertions in exon 20 (about 4%). The response to EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs) can vary markedly with exon 20 insertions. However, few prior large-scale studies have examined patients with these EGFR mutations. Methods: This study combines the databases of several large hospitals in Taiwan to analyze the effects and clinical significance of rare EGFR mutations on responses to EGFR-TKIs, considering the changes in medication. Results: This study enrolled 38 patients with non-small-cell lung cancer and EGFR exon 20 insertions. It assessed the correlations of various predictors with progression-free survival (PFS) and overall survival (OS). It showed that among those with EGFR exon 20 insertions, the median PFS was 5.15 months, and OS reached 13 months. The median PFS was 5.4 months for afatinib, 5.7 months for chemotherapy, and 4.3 months for first-generation EGFR-TKIs. Conclusions: EGFR-TKIs may be considered as an alternative treatment option for patients with EGFR exon 20 insertions in cases where the currently recommended therapies, such as chemotherapy with or without amivantamab, are either unavailable or intolerable. The potential use of afatinib for specific patients in this context depends on the precise characteristics of their mutation and remains to be determined.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».