Fourth-Line Therapy in Metastatic Renal Cell Carcinoma (mRCC): Results from the International mRCC Database Consortium (IMDC)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».