Impact of geographic region on overall survival (OS) in patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC): Results from a pooled clinical trials database.
Notice bibliographique
Résumé
4583 Background: Health determinants vary according to the geographic region and may impact the outcomes of mRCC patients treated on clinical trials of targeted therapy. We investigate the OS by geographic region of mRCC patients treated in the targeted therapy era. Methods: We conducted a pooled analysis of mRCC patients treated on phase II and III clinical trials. Clinical characteristics and survival data were collected. Statistical analyses were performed using the Kaplan-Meier method and log-rank test in univariate analysis. Results: Overall, 4736 patients were included in the analysis. Patient characteristics differed according to geographic region (table). No statistically significant differences in OS were observed when comparing US/Canada (USC, reference) to other regions: Latin America (LA), Asia/Oceania/Africa (AOA), and Eastern Europe (EE). OS differed among patients enrolled on trials in the USC compared to Western Europe (WE) (20.3 vs.17.4 months, respectively; HR: 1.15; 95%CI 1.03-1.3 p = 0.015). All grade treatment-related adverse events (AE) were reported more frequently in USC. There were no significant differences in grade 3-5 AEs between groups. Conclusions: We highlight that despite differing baseline characteristics, OS was similar among most geographic regions. Factors such as disease biology, access to care, AE reporting, and quality of care that may contribute to potential differences in outcomes among regions need to be further characterized. [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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».