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Enregistrement W2897161734 · doi:10.1002/cncr.31595

Checkpoint inhibitors in patients with metastatic renal cell carcinoma: Results from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium

2018· article· en· W2897161734 sur OpenAlexaff
Steven Yip, J. Connor Wells, Raphael Brandão Moreira, Alex H.C. Wong, Sandy Srinivas, Benoit Beuselinck, Camillo Porta, Hao‐Wen Sim, D. Scott Ernst, Brian I. Rini, Takeshi Yuasa, Naveen S. Basappa, Ravindran Kanesvaran, Lori Wood, Christina Canil, Anil Kapoor, Simon Fu, Toni K. Choueiri, Daniel Y.C. Heng

Notice bibliographique

RevueCancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreUniversity of OttawaHealth Sciences CentreUniversity of AlbertaQueen Elizabeth II Health Sciences CentreMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentrePrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesFoundation MedicineNovartis PharmaGenentechIpsenCelldex TherapeuticsAstellas PharmaEisaiNational Comprehensive Cancer NetworkSanofiExelixisGlaxoSmithKlineBristol-Myers SquibbAstraZenecaPfizer
Mots-clésMedicineNivolumabRenal cell carcinomaIpilimumabInternal medicineOncologyClear cell renal cell carcinomaRetrospective cohort studyCarcinomaCancerGastroenterologyImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To the authors' knowledge, outcomes and prognostic tools have yet to be clearly defined in patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) who are treated with immuno-oncology (IO) checkpoint inhibitors (programmed death-ligand 1 [PD-L1] inhibitors). In the current study, the authors aimed to establish IO efficacy benchmarks in patients with mRCC and update patient outcomes in each International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC) prognostic class. METHODS: A retrospective analysis was performed using the IMDC database with data from 38 centers. It included patients with mRCC who were treated with ≥1 line of IO. Overall response rates (ORRs), duration of treatment (DOT), and overall survival (OS) were calculated. Patients were stratified using IMDC prognostic factors. RESULTS: A total of 687 patients (90% with clear cell and 10% with non-clear cell) were included. The ORR was 27% in evaluable patients (461 patients). In patients treated with first-line nivolumab and ipilimumab (49 patients), the combination of PD-L1 inhibitor and vascular endothelial growth factor inhibitor (72 patients), and PD-L1 inhibitor (51 patients), the ORR was 31%, 39%, and 40%, respectively, and the median DOT was 8.3 months, 14.7 months, and 8.3 months, respectively. The ORR for second-line, third-line, and fourth-line nivolumab was 22%, 24%, and 26%, respectively. The median DOT was 5.7 months, 6.2 months, and 8.3 months, respectively, in the second-line, third-line, and fourth-line settings. When segregated into IMDC favorable-risk, intermediate-risk, and poor-risk groups, the median OS rates for the first-line, second-line, third-line, and fourth-line treatment settings were not reached (NR), NR, and NR, respectively (P = .163); NR, 26.7 months, and 7.4 months, respectively (P < 0. 0001); 36.1 months, 28.2 months, and 11.1 months, respectively (P = .016); and NR, NR, and 6.7 months, respectively (P = .047). CONCLUSIONS: The ORR was not found to deteriorate from the first-line to the fourth-line of IO therapy. In the second line through fourth line, the IMDC criteria appropriately stratified patients into favorable-risk, intermediate-risk, and poor-risk groups for OS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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