Third-line therapy in metastatic renal cell carcinoma: Results from the International mRCC Database Consortium.
Notice bibliographique
Résumé
430 Background: Third-line targeted therapy efficacy in metastatic renal cell carcinoma (mRCC) is not well characterized and many funding bodies do not provide reimbursement for it. Methods: The International mRCC Database Consortium (IMDC) consists of consecutive patient series from 25 cancer centers. It was queried for specific sequences of targeted therapy and third-line therapy. Kaplan Meier estimates were used for survival. Cox proportional hazards models were used to adjust hazard ratios for confounders. Patients that stopped second-line therapy were divided into two groups: those that went onto third-line therapy and those did not. Results: 4,050 patients were treated with first-line targeted therapy, of which 2,011 (49.6%) had second-line therapy and 879 (21.7%) had third-line targeted therapy. The most common third-line therapies were everolimus 25%, sorafenib 14%, sunitinib 13%, temsirolimus 11%, pazopanib 10%, and axitinib 6%. IMDC prognostic groups at third-line therapy initiation were 6% favorable risk, 67% intermediate risk, and 27% poor risk. Overall response rate for third-line therapy was 10.5% and 50.9% had stable disease in those patients that were evaluable. Median PFS was 5.1 months (95% CI, 4.5-5.7) and median OS from third-line therapy initiation was 12.0 months (95% CI, 10.7-12.9). Patients stopping second-line therapy that move on to third-line therapy vs. those that do not receive third line therapy have a median OS from stopping second-line therapy of 13.1 vs. 2.3 mons (p<0.0001). When adjusted for second-line IMDC prognostic criteria and KPS at second-line treatment cessation, patients who do receive third-line therapy have a HR of death of 0.41 (95% CI, 0.32-0.52; p<0.0001) compared to those that do not receive third-line therapy. This may be in part due to patient selection. To further limit bias, when excluding patients that live less than 3 months after second-line therapy cessation, the adjusted HR was similar. Conclusions: Third-line targeted therapy has demonstrated activity and is prevalent in use. Further studies are required to determine appropriate sequencing.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».