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Enregistrement W4409774343 · doi:10.1080/14796694.2025.2489319

Order of treatment with ALK inhibitors and its effect on people with lung cancer in the real world: a plain language summary

2025· article· en· W4409774343 sur OpenAlexafffund
Jessica R. Bauman, Geoffrey Liu, Isabel R. Preeshagul, Barbara Melosky, Devin Abrahami, Benjamin Li, Despina Thomaidou, Stan Krulewicz, Martin Rupp

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPfizer (Canada)Princess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Cancer Society Research InstituteEMD SeronoJazz PharmaceuticalsMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterSanofiG1 TherapeuticsAmgenPfizerGenentechAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineLung cancerPlain languageOncologyOrder (exchange)Intensive care medicineInternal medicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plain Language SummaryWhat is this summary about?This is a summary of the results of a recent study. Researchers studied people with ALK-positive advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) who were treated with medicines called ALK inhibitors. In the study, researchers looked at the order (or sequence) these medicines were given to people in the real world (not part of a clinical study), and how long the people took each medicine when they were given it as a first or second treatment. Several different ALK inhibitors are approved to treat this type of cancer. Understanding how well diffeent treatment sequences work will help healthcare professionals select the right treatments for their patients.What did this study find?This study used de-identified medical information from 273 patients in the Flatiron database (a collection of information about patients with cancer). This study found that in people who stopped their first ALK inhibitor treatment, about 1 out of 5 (22%) died without receiving a second treatment, and at least half of these people died within 4.0 months of stopping the first treatment. At least half of the people stopped taking their first treatment after 21.9 months and their second treatment after 7.3 months. At least half of the people stopped taking their first and second treatments after 29.4 months. When ALK inhibitors were taken in any sequence during treatment, at least half of the people stopped taking ALK inhibitors after 28.0 months.What do the findings of this study mean?The findings from this study show that not all people who stop taking their first treatment are able to take a second treatment. People take their first treatment for a longer time than their second treatment, highlighting the importance of selecting an effective first treatment option.This is an abstract of the Plain Language Summary of Publication article.View the full Plain Language Summary PDF of this article to read the full-text

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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