Proton pump inhibitors (PPIs) and survival outcomes in patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC).
Notice bibliographique
Résumé
493 Background: PPIs are potent inhibitors of gastric acid secretion and can affect the bioavailability of orally administered cancer targeting therapies, such as vascular endothelial growth factor tyrosine-kinase inhibitors (VEGF-TKIs). Smaller preclinical and clinical studies have attempted to assess the interaction between VEGF-TKIs and PPIs in patients with advanced cancers; however, these studies are limited and larger analyses from rigorous datasets have been lacking. We investigate the impact of PPI use on survival in patients with mRCC treated with oral VEGF-TKIs. Methods: A pooled analysis of mRCC patients treated on phase II and III clinical trials was conducted. The primary outcome was to assess overall survival (OS) between PPI users, defined as patients receiving a PPI at baseline, compared to non-PPI users. Secondary outcomes included progression-free survival (PFS), objective response rates (ORR), and adverse events. Statistical analyses were performed using Cox regression adjusted for several risk factors and the Kaplan-Meier method. Results: Our cohort consisted of 2,188 patients treated with sunitinib (n = 952), axitinib (n = 626), or sorafenib (n = 610), of whom 120 were PPI users. Overall, PPI users demonstrated similar OS compared to non-PPI users (median 24.1 vs. 21.3 months, adjusted hazard ratio [aHR] 1.051, 95% confidence interval (CI) 0.769-1.438, p = 0.754). Similarly, PFS (5.5 vs. 8.0 months, aHR 1.016, 95% CI 0.793-1.301, p = 0.902) and ORR (23.3% versus 27.4%, p = 0.344) were not different between PPI users and non-users. These findings were consistent across International mRCC Database Consortium risk groups and by line of therapy. Adverse events were also similar between both groups. Conclusions: In this analysis, we demonstrate that PPI use does not appear to negatively impact the efficacy of VEGF-TKIs in mRCC patients treated in the targeted therapy era. Given the current landscape expanding to include more self-administered treatments, documentation of concomitant medications, and patient education on potential drug interactions are critical for optimizing the utilization of oral cancer targeting therapy.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».