First-line (1L) immuno-oncology (IO) combination therapies in metastatic renal cell carcinoma (mRCC): Preliminary results from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC).
Notice bibliographique
Résumé
584 Background: In mRCC, ipilimumab and nivolumab (ipi-nivo) is a 1L treatment option. Recent data have also shown efficacy of 1L PD(L)1-VEGF (PV) inhibitor combinations. The efficacy of these two strategies has not been compared. Methods: Using the IMDC dataset, patients (pts) treated with any 1L PV combination were compared to those treated with ipi-nivo. Multivariable Cox regression analysis was performed to control for imbalances in IMDC risk factors. Results: 164 pts received 1L IO combination therapy: 104 treated with PV combinations and 60 with ipi-nivo. Baseline characteristics and IMDC risk factors were comparable between groups (Table). When comparing PV combinations vs ipi-nivo, 1L response rates (RR) were 30% vs 39% (p = 0.29), time to treatment failure (TTF) was 13.2 (95% CI 8.3-16.1) vs 8.5 months (95% CI 5.7-14.0, p = 0.31), and median overall survival (OS) was not reached (NR) (95% CI 19.7-NR) vs NR (95% CI 27.6-NR, p = 0.39). When adjusted for IMDC risk factors, the hazard ratio (HR) for TTF was 0.77 (95% CI 0.44-1.35, p = 0.36) and the HR for death was 0.94 (95% CI 0.33-2.71, p = 0.91). Similar results were seen when restricting the cohort to IMDC intermediate/poor risk pts only. In pts receiving subsequent VEGF TKI monotherapy, second-line (2L) RR (13% vs 45%, p = 0.07) and TTF (5.5 vs 5.4 months, p = 0.80) for PV combinations (n = 15) vs ipi-nivo (n = 20) were not significantly different. Conclusions: There does not appear to be a superior 1L IO combination strategy in mRCC, as PV combinations and ipi-nivo have comparable RR, TTF and OS. Although there is a trend towards differences in RR, there does not appear to be a significant difference in TTF for patients receiving 2L VEGF TKI therapy. [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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».