Clinical outcomes according to ethnicity in patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) treated with VEGF-targeted therapy (TT).
Notice bibliographique
Résumé
e16065 Background: Discrepancies in clinical outcomes between different ethnic groups are well known in cancer patients. Differences in mRCC patients receiving VEGF-TT are less well characterized. We thought to report on baseline characteristics and treatment outcomes in African-Americans (AA) and Hispanic patients from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC). Methods: Caucasians, AA and Hispanics with mRCC treated with 1stline VEGF-TT were identified from the IMDC. We created 2 matched cohorts: 1) AA vs. Caucasians and 2) Hispanics vs. Caucasians, both matched for age (<50; 50-59; 60-69; <70-year-old), gender, years of treatment (2003-07; 2008-12; 2013-16) and geography (Canada, USA, Europe). Weighted Cox and logistic regressions were used to compare OS, time-to-treatment failure (TTF) and best response, adjusted for nephrectomy status, IMDC risk groups, number of metastatic sites (1 v. >1) and histology (clear-cell vs. else). Results: 73 AA and 71 Hispanics met eligibility criteria and were matched with 1236 and 901 eligible Caucasians, respectively. AA had more non-clear cell histology (26% v. 11%), time from diagnosis to therapy<1 year (67% v. 55%) and anemia (75% v. 54%) vs. Caucasians. Differences were not significant for Hispanics. Clinical outcomes are presented in Table. Conclusions: Adjusted for clinical prognostic factors, Hispanics with mRCC have statistically shorter TTF and survival than Caucasians. AA had a trend toward shorter TTF (not significant) but similar survival than Caucasians. Underlying genetic/biological differences, along with potential cultural variations, may impact survival in Hispanic mRCC patients. [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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».