RECIST 1.1 for Response Evaluation Apply Not Only to Chemotherapy-Treated Patients But Also to Targeted Cancer Agents: A Pooled Database Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The mode of action of targeted cancer agents (TCAs) differs from classic chemotherapy, which leads to concerns about the role of RECIST in evaluating tumor response in trials with TCAs. We investigated the performance of RECIST using a pooled database from 50 clinical trials with at least one TCA. METHODS: We examined the impact of the number of target lesions (TLs) on within-patient variability of tumor response. The prognostic effect of TL response (at 12 weeks or on study on the basis of a maximum five TLs) on survival was studied through landmark and time-dependent Cox models adjusted for baseline tumor load, occurrence of new lesions, or unequivocal progression of nontarget disease. RESULTS: Data were obtained from 23,259 patients with cancer (36% lung, 28% colorectal, 11% breast, and 25% other); 15,620 received TCAs, predominantly transduction or angiogenesis inhibitors, as a single agent (37%), combined with other TCAs (7%), or as chemotherapy (56%); 28% received chemotherapy only; and 5% received best supportive care or placebo. A total of 17,222 patients contributed to the analyses. Within-patient variability decreased with increasing number of TLs, similarly for TCAs (with/without chemotherapy) and chemotherapy only. Mixed responses occurred proportionally in all treatment classes. Landmark analyses showed an ordinal relationship between percentage change from baseline to 12 weeks and overall survival, and demonstrated a clear distinction between tumor shrinkage and progressive disease according to RECIST. Time-dependent analysis showed no marked improvement in the ability to predict survival on the basis of TL tumor growth compared with nontarget progression or new lesion occurrence, regardless of treatment. Similar results were seen for major tumor types and different classes of TCAs. CONCLUSION: This work reinforces that RECIST version 1.1 perform well for response assessment of TCAs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».