Real world outcomes of nivolumab and cabozantinib in metastatic renal cell carcinoma: Results from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC).
Notice bibliographique
Résumé
615 Background: The immuno-oncology (IO) checkpoint inhibitor nivolumab and the tyrosine kinase inhibitor (TKI) cabozantinib have both been shown in phase III clinical trials to be effective in metastatic renal cell carcinoma (mRCC) after progression on first-line therapy. We sought to explore the real-world efficacy of these therapies in second-line mRCC. Methods: Using the IMDC database, a retrospective analysis was performed on mRCC patients treated with second-line nivolumab or cabozantinib. Baseline characteristics and IMDC risk factors were collected. Overall survival (OS), time to treatment failure (TTF), and response rates were determined for each therapy. Multivariable Cox regression analysis was performed to determine survival differences. Results: 225 patients were treated with nivolumab and 53 with cabozantinib. There was no significant difference in OS identified, with a mOS for nivolumab of 22.1 months (95% CI 17.18 – NR) and 23.7 months (95% CI 15.52 vs. NR) for cabozantinib, p = 0.6053. The TTF was also similar, with 6.90 months (95% CI 4.60 – 9.20) for nivolumab versus 7.39 months (95% CI 5.52 – 12.85) for cabozantinib, p = 0.1983. The adjusted hazard ratio (HR) for nivolumab vs. cabozantinib was 1.297 (95% CI – 0.728 – 2.312), p = 0.3775. Conclusions: Nivolumab and cabozantinib appear to have similar efficacy in terms of OS and TTF in this real-world patient population, thus both novel agents are reasonable therapeutic options for patients progressing after initial first-line therapy. [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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».