Response to systemic therapy in non-clear cell renal cell carcinomas: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
425 Background: Clinical data supporting the efficacy of systemic therapy in non-clear cell renal cell carcinoma (non-ccRCC) are limited and based on retrospective analyses, expanded access programs and single arm phase II trials. Therefore the optimal treatment for this subgroup remains uncertain. Methods: A systematic review of electronic databases was conducted to identify publications evaluating the outcomes of patients with non-ccRCC (excluding those with sarcomatoid tumors) treated with different systemic approaches (immunotherapy, chemotherapy, targeted agents, small molecules). The primary endpoint was response rate and secondary endpoints were median progression free (PFS) and overall survival (OS). Where possible, data were pooled in a meta-analysis using the Mantel-Haenszel random-effect modeling. For studies comprising of unselected patients, outcomes of those with non-ccRCC were compared with clear cell renal cell carcinoma (ccRCC). Results: Forty-nine studies comprising 7,799 patients were included: 471 patients were enrolled on studies conducted exclusively in non-ccRCC and 7,328 patients on studies of unselected renal cell carcinoma. Among these, 903 (12%) had non-ccRCC and 6,425 (88%) had ccRCC. For non-ccRCC, overall response rate, median PFS and median OS were 9%, 7.9 and 13.4 months, respectively. By comparison, the overall response rate for ccRCC was 15% (Risk Ratio for response [RR] 0.67, 95% CI 0.52-0.86, p=0.002). This association was independent of type of treatment administered. Among the different novel agents (bevacizumab, lenalidomide, linefanib, sorafenib, sunitinib, pazopanib, everolimus and temsirolimus), sunitinib was significantly less efficacious in non-ccRCC than ccRCC (RR 0.56, 95% CI 0.42-0.72), but there was no significant difference in response rates for sorafenib (RR 0.64, 95% CI 0.31-1.35) or other agents (RR 1.10, 95% CI 0.50-2.44), However, confidence intervals were wide. Results of further analyses will be presented at the meeting. Conclusions: Patients with non-ccRCC have lower response rates than those with ccRCC, but the absolute difference between them is modest. Further study of targeted therapy in non-ccRCC is warranted.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».