Evaluation of second line and subsequent targeted therapies in metastatic renal cell cancer (mRCC) patients treated with first line cediranib
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pivotal phase III trials have positioned angiogenesis inhibitors as first-line therapy for the management of most advanced or metastatic renal cell carcinomas (mRCC). Approaches to second-line therapy, however, remain more controversial with respect to drug selection and drug sequencing. METHODS: In this study we evaluated mRCC patients who were initially treated on the first-line National Cancer Institute (NCI) trial with the highly potent vascular endothelial growth factor receptor tyrosine kinase inhibitor (TKI), cediranib, to determine the efficacy and tolerability of subsequent therapies. RESULTS: Twenty-eight (65.1%) of the 43 patients enrolled on the first-line cediranib trial were known to receive second-line therapy, most commonly sunitinib (n = 21), with 4 (14%), 2 (7%) and 1 (3%) patients receiving temsirolimus, sorafenib, and interleukin, respectively. Of these, 14 (50%) went on to have 3 or more lines of therapy. The progression-free survival (PFS) proportion (PFS) at 1 year from starting second line was 30% (14.5%-47.9%). Longer duration of first-line cediranib treatment was modestly associated with longer duration of second-line treatment (Spearman rho 0.26). Patients who discontinued cediranib for toxicity were less likely to receive second-line sunitinib. CONCLUSION: In this real world evaluation, sequential use of TKIs for the management of mRCC was common. PFS with sequential TKIs was similar to observed and published results for any second-line therapy. Prior toxicity affected treatment patterns and the frequent use of at least 3 lines of therapy underscores the need for prospective sequencing trials in this disease.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».