The efficacy and safety of sunitinib given on an individualised schedule as first-line therapy for metastatic renal cell carcinoma: A phase 2 clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sunitinib is administered on a rigid schedule that may not be optimal for all patients. We hypothesised that toxicity-driven dose and schedule changes would optimise drug exposure and outcome for each patient. MATERIALS AND METHODS: In a phase 2 trial, 117 patients with metastatic clear cell renal cell cancer were started on sunitinib 50 mg/day with the aim to treat for 28 days. Treatment breaks were reduced to 7 days. Sunitinib dose and the number of days on therapy were individualised based on toxicity aiming for ≤ grade II toxicity with dose escalation in patients with minimal toxicity. The null hypothesis for the primary end-point was a progression-free survival (PFS) of 8.5 months based on a study with similar eligibility criteria. RESULTS: The null hypothesis was rejected (p < 0.001) with a median PFS of 12.5 months (95% confidence interval [CI]: 9.6-16.5). The median overall survival was 38.5 months (95% CI: 28.3-not reached). The objective response rate (46.1%) and stable disease rate (38.5%) translated into a clinical benefit for 84.6% of patients with no decline in quality of life scores during therapy. Fewer patients were dose reduced (26.5% vs. 50%) or discontinued due to toxicity (7.7 vs. 18-20%) compared to standard sunitinib dosing, and 20 (18.4%) patients were dose escalated to 62.5 mg (12) and 75 mg (8) with a wide individual variation in the optimal dose and treatment duration. CONCLUSIONS: Individualised sunitinib therapy is feasible, safe and an effective method to manage toxicity with one of the best efficacy seen for oral vascular endothelial growth factor inhibitors in metastatic renal cell carcinoma. CLINICALTRIALS. GOV IDENTIFIER: NCT01499121.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».