A population‐based study evaluating the impact of sunitinib on overall survival in the treatment of patients with metastatic renal cell cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sunitinib has replaced interferon (IFN) as a first-line standard of care in the treatment of metastatic renal cell carcinoma (RCC). This study aimed to determine overall survival and to confirm effectiveness in a population that includes poor prognosis patients. METHODS: Data were collected on all patients identified by the BC Cancer Registry with metastatic RCC who were treated with IFN or sunitinib. The IFN group consisted of patients who received IFN between January 2000 and October 2005, and the sunitinib group included patients treated with first-line sunitinib from October 2005 to September 2007. RESULTS: There were 131 and 69 patients in the IFN and sunitinib groups, respectively. The median follow-up of those still alive was 12.6 months. The median age (62 vs 63 years; P = .41), Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) prognostic criteria (poor in 19% vs 30%; P = .41), and proportion with >1 metastasis (53% vs 62%; P = .21) were similar between the IFN and sunitinib groups, respectively. The median survival of the IFN and sunitinib groups was 8.7 and 17.3 months, respectively (log-rank P = .004). The median survival of patients with favorable, intermediate, and poor MSKCC prognostic profiles in the IFN group was 22.9, 8.7, and 4.1 months, respectively (P < .001), whereas in the sunitinib group it was not reached, 16.8, and 10.7 months, respectively (P = .006). The hazard ratio of death after adjusting for MSKCC criteria was 0.49 (95% confidence interval, 0.31-0.76; P = .001). CONCLUSIONS: The introduction of first-line sunitinib was associated with a doubling of overall survival compared with patients treated with IFN alone. This benefit extended to patients with poor MSKCC prognostic profiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 ».