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Enregistrement W2532994291 · doi:10.1016/j.eururo.2016.09.047

Efficacy of Second-line Targeted Therapy for Renal Cell Carcinoma According to Change from Baseline in International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium Prognostic Category

2016· article· en· W2532994291 sur OpenAlexaff
Ian D. Davis, Wanling Xie, Carmel Pezaro, Frede Donskov, J. Connor Wells, Neeraj Agarwal, Sandy Srinivas, Takeshi Yuasa, Benoit Beuselinck, Lori Wood, D. Scott Ernst, Ravindran Kanesvaran, Jennifer J. Knox, Allan J. Pantuck, Sadia Saleem, Ajjai Alva, Brian I. Rini, Jae‐Lyun Lee, Toni K. Choueiri, Daniel Y.C. Heng

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreOttawa Regional Cancer FoundationQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaCarcinomaOncologyInternal medicineBaseline (sea)UrologyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We hypothesized that changes in International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC) prognostic category at start of second-line therapy (2L) for metastatic renal cell carcinoma (mRCC) might predict response. OBJECTIVE: To assess outcomes of 2L according to type of therapy and change in IMDC prognostic category. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: We performed a retrospective review of the IMDC database for mRCC patients who received first-line (1L) VEGF inhibitors (VEGFi) and then 2L with VEGFi or mTOR inhibitors (mTORi). IMDC prognostic categories were defined before each line of therapy (favorable, F; intermediate, I; poor, P). Data were analyzed for 1516 patients, of whom 89% had clear cell histology. INTERVENTION: All included patients received targeted therapy for mRCC. OUTCOME MEASUREMENTS AND STATISTICAL ANALYSIS: Overall survival (OS), time to treatment failure, and response to 2L were analyzed using Cox or logistic regression. RESULTS AND LIMITATIONS: At start of 2L, 60% of patients remained in the same prognostic category; 9.0% improved (3% I → F; 6% P → I); 31% deteriorated (15% F → I or P; 16% I → P). Patients with the same or better IMDC prognostic category had a longer time to treatment failure if they remained on VEGFi compared to those who switched to mTORi (adjusted hazard ratio [AHR] ranging from 0.33 to 0.78, adjusted p<0.05). Patients who deteriorated from F to I appeared more likely to benefit from switching to mTORi (median OS 16.5 mo, 95% confidence interval [CI] 12.0-19.0 for VEGFi; 20.2 mo, 95% CI 14.3-26.1 for mTORi; AHR 1.53, 95% CI 1.04-2.24; adjusted p=0.03). CONCLUSIONS: Changes in IMDC prognostic category predict the subsequent clinical course for patients with mRCC and provide a rational basis for selection of subsequent therapy. PATIENT SUMMARY: The pattern of treatment failure might help to predict what the next treatment should be for patients with metastatic renal cell carcinoma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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