Impact of Geographic Regions on Overall Survival in Patients With Metastatic Renal Cell Carcinoma: Results From an International Clinical Trials Database
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Health determinants vary according to geographic region and may affect the outcomes of patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) treated during clinical trials of targeted therapy. Here, we investigate the overall survival (OS) of patients with mRCC treated in the era of targeted therapy by geographic region. METHODS: We conducted a pooled analysis of patients with mRCC who were treated during phase II or III clinical trials. Clinical characteristics and survival data were collected. Statistical analyses were performed with the Kaplan-Meier method and log-rank test in univariable analysis. RESULTS: Overall, 4,736 patients were included in the analysis. Patient characteristics differed according to geographic region. No statistically significant differences in OS were observed when the United States/Canada (USC) was compared with the following other regions: Latin America, Asia/Oceania/Africa, and Eastern Europe. In a univariable analysis, OS differed among patients enrolled in trials in USC compared with Western Europe (20.3 v 17.4 months; hazard ratio, 1.15; 95% CI, 1.03 to 1.3; P = .015), but it did not differ in a multivariable analysis. All-grade treatment-related adverse events (AEs) were observed more frequently in USC. There were no significant differences in grade 3 to 5 AEs among groups. CONCLUSION: Despite different baseline characteristics, OS was similar among patients enrolled in clinical trials across different geographic regions. Access to clinical trials as well as disease biology, AE reporting, and quality of care may contribute to potential differences in outcomes.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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 ».