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Enregistrement W2590868182 · doi:10.1200/jco.2015.33.7_suppl.430

Third-line therapy in metastatic renal cell carcinoma: Results from the International mRCC Database Consortium.

2015· article· en· W2590868182 sur OpenAlexaff
Daniel Yick Chin Heng, Connor Wells, Frede Donskov, Brian I. Rini, Jae‐Lyun Lee, Georg A. Bjarnason, Benoit Beuselinck, Martin Smoragiewicz, Ajjai Alva, Sandy Srinivas, Lori Wood, Haru Yamamoto, D. Scott Ernst, Sumanta K. Pal, Takeshi Yuasa, Reuben Broom, Ravindran Kanesvaran, Aristotelis Bamias, Jennifer J. Knox, Toni K. Choueiri

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensOttawa Regional Cancer FoundationQueen Elizabeth II Health Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreBC Cancer AgencyUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSunitinibPazopanibSorafenibInternal medicineHazard ratioTargeted therapyOncologyRenal cell carcinomaTemsirolimusSalvage therapyEverolimusProportional hazards modelSurgeryCancerChemotherapyConfidence intervalHepatocellular carcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,297
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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