COMPARZ Post Hoc Analysis: Characterizing Pazopanib Responders With Advanced Renal Cell Carcinoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The phase III COMPARZ study showed noninferior efficacy of pazopanib versus sunitinib in advanced renal cell carcinoma. In this COMPARZ post hoc analysis we characterized pazopanib responders, patient subgroups with better outcomes, and the effect of dose modification on efficacy and safety. PATIENTS AND METHODS: Patients were randomized to pazopanib 800 mg/d (n = 557) or sunitinib 50 mg/d, 4 weeks on/2 weeks off (n = 553). Secondary end points included time to complete response (CR)/partial response (PR); the proportion of patients with CR/PR ≥10 months and progression-free survival (PFS) ≥10 months; efficacy in patients with baseline metastasis; and logistic regression analyses of patient characteristics associated with CR/PR ≥10 months. Median PFS, objective response rate (ORR), and safety were evaluated in patients with or without dose reductions or interruptions lasting ≥7 days. RESULTS: Median time to response was numerically shorter for patients treated with pazopanib versus sunitinib (11.9 vs. 17.4 weeks). Similar percentages of pazopanib and sunitinib patients had CR/PR ≥10 months (14% and 13%, respectively), and PFS ≥10 months (31% and 34%, respectively). For patients without versus with adverse event (AE)-related dose reductions, median PFS, median overall survival, and ORR were 7.3 versus 12.5 months, 21.7 versus 36.8 months, and 22% versus 42% (all P < .0001) for pazopanib, and 5.5 versus 13.8 months, 18.1 versus 38.0 months, and 16% versus 34% (all P < .0001) for sunitinib; results were similar for dose interruptions. CONCLUSION: Dose modifications when required because of AEs were associated with improved efficacy, suggesting that AEs might be used as a surrogate marker of adequate dosing for individual patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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.
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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 découle