Impact of tumor size on survival outcome in metastatic renal cell carcinoma patients (mRCC) treated with targeted therapy.
Notice bibliographique
Résumé
667 Background: Recent research suggested that patients (pts) with small renal masses (4cm or less) were at low risk of disease recurrence after surgery. The impact of tumor size on survival in mRCC patients treated with targeted therapy (TKI) is unclear. Methods: Two cohorts were identified from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC). Cohort 1 pts had initial nephrectomy for M0 RCC and subsequently developed metastasis during follow-up. Cohort 2 pts presented with de novo metastasis with or without cytoreductive nephrectomy. Cox regression was performed to assess the associations of primary tumor size (≤4 vs > 4cm) and overall survival (OS) on first line TKI, adjusted for histology, sarcomatoid features, tumor stage, number of metastasis, IMDC risk groups and age at TKI initiation. Results: 4089 pts with mRCC treated with first line TKI had primary tumor size data available. Patient characteristics were generally balanced between tumor size groups (≤4 vs > 4cm), except pts with ≤4cm tumors were more likely to have single metastasis (29% vs 18%, p = 0.001) and less likely to have IMDC poor risk (32% vs 39%, p = 0.04) in pts from cohort 2. For pts from cohort 1, tumor size at initial nephrectomy did not impact OS after TKI initiation (p = 0.689). However, in pts presenting with de novo metastasis (cohort 2), small primary tumors were associated with improved OS after TKI initiation, but only in T1-2 tumors (Table). Conclusions: Tumor size impacts survival outcome with targeted therapy in mRCC patients presenting with de novo metastasis and T1-2 disease. This may need to be taken in consideration in clinical trial designs. [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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».