Progression‐free survival as a predictor of overall survival in metastatic renal cell carcinoma treated with contemporary targeted therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of metastatic renal cell carcinoma (mRCC) clinical trials that examined targeted agents used progression-free survival (PFS) as the primary endpoint. Whether PFS can be used as a predictor of overall survival (OS) is unknown. METHODS: Patients from 12 cancer centers who received targeted therapy for mRCC were identified. Landmark analyses for progression at 3 months and 6 months after drug initiation were performed to minimize lead-time bias. A proportional hazards model was used to assess the utility of PFS for predicting OS. RESULTS: In total, 1158 patients were included. The median follow-up was 30.6 months, the median age was 60 years, and the median Karnofsky performance status was 80%. For the entire cohort, the median PFS was 7.6 months, and the median OS was 19.7 months. In the landmark analysis, the median OS for patients who progressed at 3 months was 7.8 months compared with 23.6 months for patients who did not progress (log-rank test; P < .0001). Similarly, for patients who progressed at 6 months, the median OS was 8.6 months compared with 26 months for patients who did not progress (P < .0001). Compared with those who did not progress, for the patients who progressed at 3 months and at 6 months, the hazard ratios for death adjusted for adverse prognostic factors were 3.05 (95% confidence interval, 2.42-3.84) and 2.96 (95% confidence interval, 2.39-3.67), respectively. Similar results were demonstrated with landmark analyses at 9 months and at 12 months and in the bootstrap validation. Kendall tau rank correlation and a Fleischer model demonstrated a statistically significant dependent correlation. CONCLUSIONS: PFS at 3 months and at 6 months predicted OS, and the current results indicated that PFS may be a meaningful intermediate endpoint for OS in patients with mRCC who receive treatment with novel agents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».