Larotrectinib Compared With Real-World Non–Tropomyosin Receptor Kinase Inhibitor Therapies in Patients With Tropomyosin Receptor Kinase Fusion Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Neurotrophic tyrosine receptor kinase gene fusions are oncogenic drivers of various solid tumors. Larotrectinib is a highly selective tropomyosin receptor kinase (TRK) inhibitor approved for patients with TRK fusion cancer on the basis of single-arm trials. This study was a matched comparative effectiveness study of larotrectinib in clinical trials versus standard of care (SOC) in the real-world (RW) setting. METHODS Adult patients with advanced/metastatic TRK fusion non-small cell lung cancer, colorectal cancer, soft tissue sarcoma, thyroid cancer, or salivary gland carcinoma were included. Deduplicated data from RW patients were from US and ex-US data sources. Patients in the larotrectinib cohort (pooled data from three trials, ClinicalTrials.gov identifiers: NCT02122913 , NCT02576431 , and NCT02637687 ) were matched 1:1 to RW patients on the basis of tumor type and line of therapy (LOT). A propensity score (weighting) model was used to balance key characteristics between cohorts. The primary outcome was overall survival (OS). RESULTS In total, 164 patients were matched 1:1 on tumor type and LOT (82 in each cohort). Balance in the baseline covariates was achieved after weighting. Larotrectinib-treated patients had longer OS (median, not reached [NR] v 37.2 months; hazard ratio [HR], 0.44 [95% CI, 0.23 to 0.83]), time to next treatment (median, NR v 10.6 months; HR, 0.22 [95% CI, 0.13 to 0.38]), duration of therapy (median, 30.8 v 3.4 months; HR, 0.23 [95% CI, 0.15 to 0.33]), and progression-free survival (median, 36.8 v 5.2 months; HR, 0.29 [95% CI, 0.18 to 0.46]) compared with RW patients after propensity score weighting. CONCLUSION In TRK fusion cancers, treatment with larotrectinib was associated with longer OS and prolonged time to event compared with SOC in all categories measured. These RW data provide context to support larotrectinib effectiveness in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».