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Enregistrement W2590693960 · doi:10.1200/jco.2014.32.4_suppl.473

Biomarker analysis from a phase III trial (GOLD) of dovitinib (Dov) versus sorafenib (Sor) in patients with metastatic renal cell carcinoma after one prior VEGF pathway–targeted therapy and one prior mTOR inhibitor therapy.

2014· article· en· W2590693960 sur OpenAlexaff
Bernard Escudier, Camillo Porta, Matthew Squires, Cezary Szczylik, Christian Kollmannsberger, Bohuslav Melichar, Sun Young Rha, Emilio Esteban, Georg A. Bjarnason, Nicholas J. Vogelzang, Cora N. Sternberg, Michael Shi, Mathab Marker, Robert J. Motzer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSorafenibBiomarkerOncologyHazard ratioInternal medicineProportional hazards modelRenal cell carcinomaProgression-free survivalCohortOverall survivalConfidence intervalHepatocellular carcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

473 Background: In the GOLD trial, Dov did not improve progression-free survival (PFS) or overall survival (OS) over Sor. An exploratory objective of the study was to investigate plasma and tumor biomarkers to predict outcome. Methods: Plasma samples were obtained longitudinally throughout the study, and biomarkers were assessed by immunoassay. Primary archival tumor samples were assessed by immunohistochemistry. Log-rank tests, stratified by baseline MSKCC risk group, for difference in Kaplan-Meier curves between biomarker category (low/high based on </≥ median baseline values) within treatment arm were performed. Hazard ratios (HRs) were estimated from Cox proportional hazards models. Results: Plasma samples were available from 561 patients (Dov, n = 281; Sor, n = 280), and tumor samples were available from 341 patients (Dov, n = 181; Sor, n = 160). Baseline plasma biomarker levels were not predictive of Dov or Sor PFS or OS. However, strong prognostic effects, particularly for OS, were observed. High baseline cKIT and low baseline FGF2, HGF, PlGF, sVEGFR1, VEGFA, and VEGFD were associated with better OS for both Dov and Sor (Table). Changes from baseline in a number of plasma biomarkers were observed following treatment with Dov and Sor, consistent with VEGFR/FGFR inhibitory effects. Prognostic effects were also observed for low FGFR2 (PFS) and low FGF2 (OS) expression in archival tumors. Conclusions: Baseline plasma biomarkers are prognostic but not predictive in the third-line setting. Clinical trial information: NCT01223027. [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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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