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Enregistrement W2282340687 · doi:10.1200/jco.2009.27.15_suppl.5098

Failure of initial VEGF-targeted therapy in metastatic renal cell carcinoma (mRCC): What next?

2009· article· en· W2282340687 sur OpenAlexaffabout
Michael M. Vickers, Toni K. Choueiri, Ivan Zama, Teresa Cheng, Scott North, Jennifer J. Knox, Christian Kollmannsberger, David F. McDermott, Brian I. Rini, D.Y.C. Heng

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSunitinibSorafenibTemsirolimusEverolimusBevacizumabInternal medicineTargeted therapyRenal cell carcinomaOncologyAxitinibPopulationCancerHepatocellular carcinomaPI3K/AKT/mTOR pathwayChemotherapyDiscovery and development of mTOR inhibitors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5098 Background: The characterization and efficacy of second-line targeted therapy in patients with metastatic RCC who failed first-line VEGF-targeted therapy in a population-based setting is of clinical relevance but remains to be assessed. Methods: Provincial registries and clinical databases from seven cancer centers (3 in US and 4 in Canada) identified patients with mRCC who received first-line anti-VEGF targeted therapy between 2005–2007. Patient characteristics, data on second-line therapy and outcomes were analyzed. Results: 645 patients with mRCC who received initial VEGF-targeted therapy were identified (sunitinib, sorafenib or bevacizumab) and had a median follow-up of 25 mos. Of these, 218 patients (34%) received second-line targeted therapy: the median age was 62 yrs (range, 41–87), median KPS was 90%, 90% had prior nephrectomy, 3.8% had non-clear cell histology, 5.8% had brain metastases and 79% had > 1 metastatic site. Second-line therapy included anti-VEGF agents (sunitinib n = 93, sorafenib n = 80, bevacizumab n = 11, axitinib n = 8) and mTOR-inhibiting agents (temsirolimus n = 21, everolimus n = 3). Patient characteristics were similar aside from more non-clear cell histology in patients receiving second-line mTOR-inhibiting agents (14% vs 3% p = 0.045). On multivariable analysis, only a higher baseline KPS score prior to first-line therapy predicted which patients were more likely to receive second-line therapy (p < 0.0001). The median time to treatment failure (TTF) of second-line therapy was 4.9 mos for anti-VEGF therapy and 2.5 mos for mTOR inhibitors (p = 0.014). After adjusting for MSKCC prognostic profile (favorable, intermediate, poor), the hazard ratio for TTF was 0.52 (95%CI:0.29–0.91) in pts receiving anti-VEGF therapy. Overall survival from start of second-line therapy was not different between anti-VEGF or anti-mTOR drugs (14.2 vs 10.6 respectively; p = 0.38). 70 patients (10%) received third-line therapy. Conclusions: Baseline KPS is an independent predictor of receiving second-line targeted therapy. Patients who receive a second-line anti-VEGF drug appear to have a longer TTF than those who receive a second-line anti-mTOR drug. However, patient selection may account for this finding and overall survival was not significantly different. Results of ongoing randomized trials are awaited. [Table: see text]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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