MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416795272 · doi:10.1016/j.lungcan.2025.108858

Real-world incidence, prevalence, and clinical impact of brain metastases in patients with ALK-positive metastatic non–small cell lung cancer treated with first-line ALK tyrosine kinase inhibitors

2025· article· en· W4416795272 sur OpenAlexaff
Geoffrey Liu, Devin Abrahami, Priya Ramachandran, Rossella Messina, N. Rifi, Hongbo Yang, Xinglei Chai, Benjamin Li, Krishnan Ramaswamy, Puneeth Iyengar, Nathan A. Pennell, Alice T. Shaw

Notice bibliographique

RevueLung Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésLung cancerBrain metastasisAnaplastic lymphoma kinaseTyrosine kinaseTyrosine-kinase inhibitorALK inhibitorROS1

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This real-world study evaluated the incidence and clinical impact of brain metastases in patients with anaplastic lymphoma kinase-positive (ALK + ) metastatic non-small cell lung cancer (mNSCLC) receiving first-line (1L) treatment with second- or first-generation ALK tyrosine kinase inhibitors (TKIs). METHODS: A retrospective analysis of patients with ALK + mNSCLC receiving 1L ALK TKI was conducted using Flatiron data. Baseline and incident brain metastases were assessed, and their impact on mortality was quantified using time-varying Cox proportional hazards models. RESULTS: Among 475 patients, 80 % received second-generation (n = 382) and 20 % received first-generation (n = 93) ALK TKIs. Baseline brain metastases were present among 32 % patients in second-generation cohort and 29 % in first-generation cohort. Among patients without baseline brain metastases, 5-year cumulative incidence of brain metastases during the follow-up period was 21 % in second-generation cohort and 25 % in first-generation cohort. In the second-generation cohort, patients who developed incident brain metastasis had a statistically significant 3-fold-higher risk of death (hazard ratio [HR], 2.97 [95 % confidence interval [CI], 1.59-5.53]) compared to those who did not develop incident brain metastases. In the first-generation cohort, the risk of death was numerically higher for patients with incident brain metastasis compared to those without (HR, 1.42 [0.58-3.51]), although this was not statistically significant, likely limited by the small sample size. Baseline brain metastases, compared with no baseline brain metastases, were not associated with a significantly increased risk of death, after adjusting for incident brain metastasis and other covariates. CONCLUSIONS: Brain metastases remains a clinically important concern in patients with ALK + mNSCLC treated with 1L ALK TKIs. Incident brain metastases were strongly associated with increased mortality, highlighting the need for CNS-penetrant 1L therapies with durable intracranial efficacy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueLung CancerMême sujetLung Cancer Treatments and MutationsTravaux en français237 207