Risk factors and model for predicting toxicity‐related treatment discontinuation in patients with metastatic renal cell carcinoma treated with vascular endothelial growth factor–targeted therapy: Results from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vascular endothelial growth factor (VEGF)-targeted therapies are standard treatment for metastatic renal cell carcinoma (mRCC); however, toxicities can lead to drug discontinuation, which can affect patient outcomes. This study was aimed at identifying risk factors for toxicity and constructing the first model to predict toxicity-related treatment discontinuation (TrTD) in mRCC patients treated with VEGF-targeted therapies. METHODS: The baseline characteristics, treatment outcomes, and toxicity data were collected for 936 mRCC patients receiving first-line VEGF-targeted therapy from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium. A competing risk regression model was used to identify risk factors for TrTD, and it accounted for other causes as competing risks. RESULTS: Overall, 198 (23.8%) experienced TrTD. Sunitinib was the most common VEGF-targeted therapy (77%), and it was followed by sorafenib (18.4%). The median time on therapy was 7.1 months for all patients and 4.4 months for patients with TrTD. The most common toxicities leading to TrTD included fatigue, diarrhea, and mucositis. In a multivariate analysis, significant predictors for TrTD were a baseline age ≥60 years, a glomerular filtration rate (GFR) <30 mL/min/1.73 m(2) , a single metastatic site, and a sodium level <135 mmol/L. A risk group model was developed that used the number of patient risk factors to predict the risk of TrTD. CONCLUSIONS: In the largest series to date, age, GFR, number of metastatic sites, and baseline sodium level were found to be independent risk factors for TrTD in mRCC patients receiving VEGF-targeted therapy. Based on the number of risk factors present, a model for predicting TrTD was built to be used as a tool for toxicity monitoring in clinical practice.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».