Fourth-line targeted therapy in metastatic renal cell carcinoma (mRCC): Results from the International mRCC Database Consortium (IMDC).
Notice bibliographique
Résumé
498 Background: Fourthline targeted therapy efficacy in mRCC is not well characterized and is not reimbursed in many jurisdictions worldwide. Methods: The IMDC consists of consecutive patient series from 35 international cancer centers. It was queried for mRCC patients who received fourth line targeted therapy. Kaplan Meier estimates were used for time to treatment failure (TTF) and overall survival (OS). Results: 594 out of 7498 (8%) mRCC patients initially treated with first line targeted therapy eventually received fourth line therapy from a class of approved agents. Baseline characteristics are displayed in Table 1. The most common fourth line therapies were everolimus 17%, sorafenib 15%, axitinib 13%, pazopanib 13%, sunitinib 13%, nivolumab 7%. IMDC prognostic group distributions (Heng et al JCO 2009) and their associated survivals (both determined from fourth line therapy initiation) were 5% favorable risk (OS 23.1 (14.7-not reached)), 66% intermediate risk (OS 13.8 (11.4-17.5)), and 29% poor risk (OS 7.8 (4.93-12.2)) (OS p<0.0001). Overall response rate for fourth-line therapy was 12.5% and 41.5% had stable disease in those patients that were evaluable (n=407). Median TTF on fourth line therapy was 4.40 months (95% CI 3.98-5.06) and median OS from fourth line therapy initiation was 12.8 months (95% CI 11.4-14.4). Conclusions: Fourth line targeted therapy has demonstrated activity, is uncommon, and should be offered to clinically eligible patients. Further studies are required to determine appropriate sequencing. IMDC criteria appear to stratify favorable/intermediate/poor risk patients well in the fourth line setting. [Table: see text]
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».