High competing risks minimize real-world utility of adjuvant targeted therapy in renal cell carcinoma: a population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
// Thenappan Chandrasekar 1 , Zachary Klaassen 1 , Hanan Goldberg 1 , Rashid K. Sayyid 1 , Girish S. Kulkarni 1 and Neil E. Fleshner 1 1 Department of Surgical Oncology, Division of Urology, University Health Network, University of Toronto, Ontario, Canada Correspondence to: Thenappan Chandrasekar, email: thenappan.chandrasekar@gmail.com Keywords: carcinoma, renal cell; neoplasm metastasis; drug therapy; survival; mortality Received: August 29, 2017 Accepted: February 26, 2018 Published: March 30, 2018 ABSTRACT Objective: To utilize a population-based approach to address the role of adjuvant TT in the management of RCC. Methods: Patients with RCC (2006-2013) in the SEER database were stratified by metastatic disease at the time of diagnosis (cM0/cM1). cM0 patients following surgical excision were stratified into low and high-risk (ASSURE and S-TRAC criteria). Multivariable analyses performed to identify predictors of TT receipt; Fine and Gray competing risks analyses used to identify predictors of cancer-specific mortality (CSM). Subset analyses included patients with clear cell histology and high-risk cM0. Survival analyses were used to evaluate overall survival (OS) and cancer-specific survival (CSS) for all cohorts, stratified on TT receipt. Results: 79,926 patients included (71,682 cM0, 8,244 cM1); median follow-up for the entire cohort was 40.1 months. Of 31,453 patients with histologic grade data, 18,328 and 13,125 were low- and high-risk cM0, respectively. TT utilization in cM1 patients peaked at 50.6% and was associated with reduced CSM (HR 0.73, p<0.01). In contrast, TT utilization (presumed salvage therapy) never exceeded 2.2% in the entire cM0 cohort and 3.5% in the high-risk cM0 cohort. On competing risks analysis, TT receipt was associated with increased CSM in all cohorts. Conclusion: When compared to the cM1 patients, TT receipt in cM0 patients does not provide any cancer-specific survival benefit, even in the small percentage of patients that eventually progress to metastatic disease. Competing risks mortality further limit any potential benefit in this population. Based on current evidence, adjuvant TT cannot be recommended for RCC patients.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».