Clinical outcomes in patients with metastatic renal cell carcinoma receiving everolimus or temsirolimus after sunitinib.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There are little data on the clinical activity of temsirolimus (TM) and everolimus (EV) when used as second-line therapy after sunitinib (SU) in patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC). METHODS: Patients with mRCC treated with EV or TM after SU were included in this retrospective analysis. Progression-free survival (PFS), time to sequence failure (TTSF) from the start of SU to disease progression with EV/TM and overall survival (OS) were estimated using Kaplan-Meier method and compared across groups using the log-rank test. Cox proportional hazards models were applied to investigate predictors of TTSF and OS. RESULTS: In total, 89 patients (median age 60.0 years) were included. At baseline 43% were classified as MSKCC good-risk, 43% as intermediate-risk and 14% as poor-risk. Median OS was 36.3 months and median TTSF was 17.2 months. Sixty-five patients received SU-EV and 24 patients SU-TM. Median PFS after the second-line treatment was 4.3 months in the EV group and 3.5 months in the TM group (p = 0.63). Median TTSF was 17.0 and 18.9 months (p = 0.32) and the OS was 35.8 and 38.3 months (p = 0.73) with SU-EV and SU-TM, respectively. The prognostic role of initial MSKCC was confirmed by multivariable analysis (hazard ratio 1.76, 95% confidence interval 1.08-2.85. p = 0.023). CONCLUSIONS: This study did not show significant differences in terms of disease control and OS between EV and TM in the second-line setting. EV remains the preferred mTOR inhibitor for the treatment of mRCC patients resistant to prior tyrosine kinase inhibitor treatment.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».