Anti-VEGF therapy in mRCC: differences between Asian and non-Asian patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several reports suggest that vascular endothelial growth factor (VEGF)-targeted therapy in metastatic renal cell carcinoma (mRCC) may be more toxic in Asian vs non-Asian populations. Comparative efficacy of these agents with respect to ethnicity is not well characterised. METHODS: A multicentre, retrospective, cohort study using Asian and non-Asian centres which collected data on ethnicity, dose reductions and outcomes using the International mRCC Database Consortium. RESULTS: This study included 1024 (464 Asian, 560 non-Asian) patients with a 29.4 months median follow-up. The percentage of dose modifications/reductions between non-Asians and Asians was similar (55% vs 61% P=0.1197). When adjusted for risk groups, there was no difference in overall or progression-free survival between non-Asians and Asians. Patients with dose reductions due to toxicity had longer treatment durations and overall survival than those who did not in both non-Asian (10.6 vs 5.0 months, P<0.0001; 22.6 vs 16.1 months, P=0.0016, respectively) and Asian populations (8.9 vs 5.4 months, P=0.0028; 28.0 vs 18.7 months, P=0.0069, respectively). CONCLUSIONS: Adjusting for risk groups, there appears to be no difference in outcome between Asian vs non-Asian patients with mRCC treated with VEGF-targeted therapy. Judicious dose reductions may allow for better outcomes in both populations due to longer treatment durations, but direct comparisons are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».