Patient-Reported Symptoms and Quality of Life With Sacituzumab Govitecan Versus Docetaxel in Metastatic NSCLC: The Phase 3, Randomized EVOKE-01 Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the phase 3 EVOKE-01 trial (NCT05089734), sacituzumab govitecan (SG) exhibited a numerical improvement in overall survival and tolerability compared with docetaxel in patients with metastatic NSCLC previously treated with platinum-based chemotherapy and programmed cell death protein (ligand) 1 inhibitors, although results were not statistically significant. This analysis evaluated health-related quality of life (HRQoL) data from EVOKE-01. Methods: Patients (N = 603) were randomized 1:1 to SG (n = 299) or docetaxel (n = 304) in 21-day cycles. HRQoL was assessed by the NSCLC Symptom Assessment Questionnaire (NSCLC-SAQ), European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life questionnaire-Core 30 (QLQ-C30), and EuroQol 5 Dimension 3-level questionnaire. Least square mean changes from baseline at week 25, time to first meaningful deterioration or death, and time to confirmed deterioration were analyzed. Results: SG exhibited significantly and meaningfully better effects than docetaxel on NSCLC-SAQ shortness of breath (SoB), fatigue, total score, and on QLQ-C30 role functioning, fatigue, and dyspnea. Time to first meaningful deterioration or death favored SG over docetaxel for NSCLC-SAQ SoB (hazard ratio [95% confidence interval ]: 0.75 [0.61-0.91]), fatigue (0.70 [0.57-0.86]), and total score (0.80 [0.66-0.97]); QLQ-C30 fatigue (0.80 [0.66-0.96]) and dyspnea (0.74 [0.60-0.90]); and EuroQol visual analog scale (0.79 [0.65-0.96]). The time to confirmed deterioration favored SG over docetaxel for NSCLC-SAQ SoB (0.59 [0.44-0.77]) and fatigue (0.70 [0.52-0.95]), and QLQ-C30 fatigue (0.75 [0.59-0.95]). Conclusions: These exploratory results suggest that SG may benefit HRQoL over docetaxel, supporting SG as an active therapeutic agent for metastatic NSCLC post platinum-based and programmed cell death protein (ligand) 1 inhibitor therapy.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».