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Record W4388195865 · doi:10.1055/s-0041-1723297

Postoperativer Chemotherapie-Einsatz und Ergebnisse der ADAURA-Studie: Osimertinib als adjuvante Therapie beim resezierten EGFR-mutierten NSCLC

2021· article· de· W4388195865 on OpenAlexaff
C Grohé, Yijin Wu, Thomas John, Margarita Majem, Jonathan W. Goldman, Shin Kim, Terufumi Kato, К. К. Лактионов, Hữu Vĩnh Vũ, Z Wang, Shun Lü, K Lee, Charuwan Akewanlop, C J Yu, Filippo de Marinis, Laura Bonanno, Manuel Dómine, Frances A. Shepherd, Leilei Zeng, A. Atasoy, Roy S. Herbst, Masahiro Tsuboi, Walburga Engel-Riedel

Bibliographic record

VenuePneumologie · 2021
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicLung Cancer Treatments and Mutations
Canadian institutionsPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Fundersnot available
KeywordsMedicineOsimertinibGynecologyInternal medicineCancerErlotinibEpidermal growth factor receptor

Abstract

fetched live from OpenAlex

Einleitung: Etwa 30% der Patienten (Pat) mit nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom (NSCLC) sind operabel. Eine adjuvante Chemotherapie (adjCTx) wird bei Pat mit reseziertem NSCLC im Stadium (St) II–IIIA (selektiv StIB) empfohlen; Rezidive sind dennoch häufig. In der doppelblinden, randomisierten Phase-III-Studie ADAURA (NCT02511106) zeigte Osimertinib (OSI) eine statistisch signifikante und klinisch relevante Verbesserung des krankheitsfreien Überlebens (DFS; Hazard Ratio [HR]: 0,20 [99,12% CI 0,14, 0,30]; p < 0,001) bei Pat mit vollständig reseziertem EGFR-Mutations-positiven (EGFRm) NSCLC im St IB–IIIA nach adjCTx, sofern indiziert. Wir berichten in dieser explorativen Analyse über Einsatz und Einfluss adjCTx auf ADAURA-Studienergebnisse. Methoden: Pat wurden 1 : 1 randomisiert und erhielten 80 mg/Tag OSI oder Placebo (PBO) bis Studienende (3Jahre [J]) oder Rezidiv. Postoperative AdjCTx konnte als Standard vor Randomisierung nach Wahl des Arztes durchgeführt werden, war aber nicht zwingend erforderlich und wurde explorativ ausgewertet. Die DFS-Analyse in der Gesamtpopulation (StIB-IIIA, ± adjCTx) war eine vordefinierte Subgruppenanalyse, die mit einem Cox-Proportional-Hazard-Modell durchgeführt wurde. Daten-Cutoff: 17/01/20. Ergebnisse: 60% (410/682) aller Pat erhielten eine adjCTx, Anteil sinkend mit zunehmendem Alter (66% < 70J [338/509], 42% ≥ 70J [72/173], 27% ≥ 75J [21/78], mediane Dauer 4.0 Zyklen, Behandlungsarme ausgeglichen) und kleinerem Stadium (IB: 26% [57/216], II: 71% [165/231]; IIIA: 80% [187/235]). Der WHO-Performance-Status (PS) beeinflusste den CTx-Einsatz nicht. Die DFS-Analyse zeigt vergleichbare Ergebnisse ± CTx (HR: 0,16 [95% CI 0,10, 0,26] vs. HR: 0,23 [95% CI 0,13, 0,40]), stadienunabhängig in der Gesamtpopulation. Schlussfolgerung: Die Anwendung von adjCTx in der ADAURA-Studie war vergleichbar mit früheren Studien und der klinischen Praxis. Wie erwartet waren jüngeres Alter und höheres Krankheitsstadium mit einem erhöhten CTx-Einsatz assoziiert, jedoch PS-unabhängig. Der Vorteil im DFS OSI vs. PBO war unabhängig von CTx-Einsatz und Stadium. Tab. 1 Stadium IB Stadium II Stadium IIA Gesamtpopulation (Stadium IB–IIIA) Mit Chemotherapie OSI n = 28 PBO n = 30 OSI n = 81 PBO n = 85 OSI n = 94 PBO n = 92 OSI n = 203 PBO n = 207 DFS Ereignise, Patienten (%) 4 (14) 11 (37) 6 (7) 36 (42) 12 (13) 56 (61) 22 (11) 103 (50) DFS HR (95% CI) NC (NC, NC) 0,15 (0,06, 0,32) 0,13 (0,06, 0,23) 0,16 (0,10, 0,26) Ohne Chemotherapie OSI n = 78 PBO n = 76 OSI n = 37 PBO n = 33 OSI n = 21 PBO n = 27 OSI n = 136 PBO n = 136 DFS Ereignise, Patienten (%) 7 (9) 18 (24) 5 (14) 16 (48) 3 (14) 22 (81) 15 (11) 56 (41) DFS HR (95% CI) 0,38 (0,15, 0,88) 0,20 (0,07, 0,52) 0,10 (0,02, 0,29) 0,23 (0,13, 0,40) Publication History Article published online: 30 April 2021 © 2021. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.014

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.004
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.329 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractno

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