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Enregistrement W2947061444 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.2580

Patient survival with immune checkpoint inhibitors and targeted agents in phase 1 trials: A propensity score weighted analysis.

2019· article· en· W2947061444 sur OpenAlexaff
Itziar Gardeazábal, Ignacio Matos, Cinta Hierro, Analía Azaro, Cristina Viaplana, Irene Braña, María Vieito, Omar Saavedra, Guillermo Villacampa, Juan Martín-Liberal, María Ochoa de Olza, Helena Verdaguer, Mafalda Oliveira, Guillem Argilés, Alejandro Navarro, Joan Carles, Eva Muñoz‐Couselo, Josep Tabernero, Rodrigo Dienstmann, Elena Garralda

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicinePropensity score matchingRegimenOncologyClinical trialUnivariate analysisMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2580 Background: There have been important changes in early drug development units with an unprecedented increase of immune-oncology (IO) trials. Currently at the Vall d’Hebron Institute Oncology (VHIO) close to 50% of our Phase 1 trials (Ph1t) portfolio includes IO drugs, while from 2011 to 2015 more than 80% of our trials assessed targeted agents (TA). We wanted to investigate whether this swift had a positive impact on patient (pts) outcome. Methods: We performed a retrospective analysis of the pts treated with IO and TA at VHIO Ph1t Unit from Jun’11 to May’18. Only patients treated with IO in ≥ 2nd line were included (and without an approved IO therapy as per standard-of-care) and those with TA classified as tiers II-III-IV by the ESMO scale for clinical actionability of molecular targets ESCAT (which also represents unapproved indications). The aim of this study was to compare overall survival (OS) for the two cohorts. Given the non-randomized nature of the study a propensity score weighting (PSW) was used to control for selection bias in treatment effect estimation. Results: Out of 545 eligible pts, 281 (51.5%) received TA and 264 (48.5%) IO, with unadjusted median OS (mOS) of 7.7 months (m) and 9.2m, respectively. In univariate analysis, OS was associated with tumor type, number of previous treatment lines, regimen (monotherapy vs combination), and clinical-laboratory prognostic factors (Vioscore: albumin < 3.5 g/dl; LDH > upper limit of normal; neutrophil/[leukocytes minus neutrophils] ratio (dNLR) > 3; more than 2 sites of metastasis; and presence of liver metastasis) (p < 0.05). After adjusting for these factors in a PSW model, the IO group showed statistically significant longer OS with HR = 0.75 (CI95% 0.65 – 0.86, p < 0.0001). The In a stratified analysis by tumor type we found no significant heterogeneity in the relative benefit of IO over TA. Conclusions: In real world data from our Ph1t population, treatment with IO was associated with longer OS than treatment with TA, even after adjusting for known prognostic factors and treatment selection biases. These results suggest that the likelihood of patient benefit with IO therapies in Ph1t is increasing.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,006
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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