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Enregistrement W2787239315 · doi:10.3233/kca-170020

Fourth-Line Therapy in Metastatic Renal Cell Carcinoma (mRCC): Results from the International mRCC Database Consortium (IMDC)

2018· article· en· W2787239315 sur OpenAlexaff
Igor Stukalin, J. Connor Wells, Anna Paola Fraccon, Felice Pasini, Camillo Porta, Aly‐Khan A. Lalani, Sandy Srinivas, I. Alex Bowman, James Brugarolas, Jae‐Lyun Lee, Frede Donskov, Benoit Beuselinck, Aristotelis Bamias, Brian I. Rini, Hao‐Wen Sim, Neeraj Agarwal, Sun Young Rha, Ravindran Kanesvaran, Toni K. Choueiri, Daniel Y.C. Heng

Notice bibliographique

RevueKidney Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePazopanibSunitinibAxitinibSorafenibRenal cell carcinomaInternal medicineOncologyEverolimusTemsirolimusProportional hazards modelTargeted therapyRetrospective cohort studyUrologySurgeryCancerHepatocellular carcinomaDiscovery and development of mTOR inhibitors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fourth-line therapy (4LT) in the treatment of metastatic renal cell carcinoma (mRCC) varies significantly due to the lack of data and recommendations to guide treatment decisions. Objective: To evaluate the use and efficacy of 4LT in mRCC patients. Methods: The International mRCC Database Consortium (IMDC) dataset was used to identify patients with mRCC treated with 4LT. This is a multicenter, retrospective cohort study. Overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) were calculated using Kaplan-Meier curves. Patients were evaluated for overall response. The six prognostic variables included in the IMDC prognostic model were used to stratify patients into favorable-, intermediate- and poor-risk groups. Exploratory analyses were performed examining the elderly (>70 years old) and non-clear cell RCC subgroups. Proportional hazards regression modelling was performed adjusting these covariates by IMDC criteria measured at initiation of 4th line therapy. Results: 7498 patients were treated with first line targeted therapy and out of these 594 (7.9%) received 4LT. Everolimus was the most frequently used 4LT (16.8%). Sorafenib, axitinib, pazopanib, sunitinib and clinical trial drugs were also used in >10% of patients. The OS of patients on any 4LT was 12.8 months, with a PFS of 4.4 months. The overall response rate (ORR) was 13.7%. Favorable-risk patients using IMDC criteria (5%) displayed an OS of 23.1 months, intermediate-risk patients (66%) had an OS of 13.8 months and poor-risk patients (29%) had an OS of 7.8 ( p < 0.0001) months. Age >70 years and non-clear cell histology did not impact OS. Our study is limited by its retrospective design. Conclusions: 4LT use appears to have activity in mRCC patients. The IMDC continues to be of prognostic value in the fourth-line setting for OS. This study helps to set a benchmark for response rate and survival for which clinical trials can plan sample size calculations and aim to improve upon.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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