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Enregistrement W2969712092 · doi:10.1016/j.eururo.2019.07.048

First-line Immuno-Oncology Combination Therapies in Metastatic Renal-cell Carcinoma: Results from the International Metastatic Renal-cell Carcinoma Database Consortium

2019· article· en· W2969712092 sur OpenAlexaff
Shaan Dudani, Jeffrey Graham, J. Connor Wells, Ziad Bakouny, Sumanta K. Pal, Nazlı Dizman, Frede Donskov, Camillo Porta, Guillermo de Velasco, Aaron R. Hansen, Marco Iafolla, Benoit Beuselinck, Ulka N. Vaishampayan, Lori Wood, Elizabeth Liow, Flora Yan, Takeshi Yuasa, Georg A. Bjarnason, Toni K. Choueiri, Daniel Y.C. Heng

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreSunnybrook HospitalQueen Elizabeth II Health Sciences CentreCancerCare ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteFoundation MedicinePfizer JapanNovartis PharmaEMD SeronoGenentechIpsenAlexion PharmaceuticalsEisaiNational Comprehensive Cancer NetworkSanofiExelixisGlaxoSmithKlineAstellas PharmaCelldex TherapeuticsPfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaOncologyInternal medicineMetastasisCarcinomaCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In metastatic renal-cell carcinoma (mRCC), recent data have shown efficacy of first-line ipilimumab and nivolumab (ipi-nivo) as well as immuno-oncology (IO)/vascular endothelial growth factor (VEGF) inhibitor combinations. Comparative data between these strategies are limited. OBJECTIVE: To compare the efficacy of ipi-nivo versus IO-VEGF (IOVE) combinations in mRCC, and describe practice patterns and effectiveness of second-line therapies. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Using the International Metastatic Renal-cell Carcinoma Database Consortium (IMDC) dataset, patients treated with any first-line IOVE combination were compared with those treated with ipi-nivo. INTERVENTION: All patients received first-line IO combination therapies. OUTCOME MEASUREMENTS AND STATISTICAL ANALYSIS: First- and second-line response rates, time to treatment failure (TTF), time to next treatment (TNT), and overall survival (OS) were analysed. Hazard ratios were adjusted for IMDC risk factors. RESULTS AND LIMITATIONS: In total, 113 patients received IOVE combinations and 75 received ipi-nivo. For IOVE combinations versus ipi-nivo, first-line response rates were 33% versus 40% (between-group difference 7%, 95% confidence interval [CI] -8% to 22%, p = 0.4), TTF was 14.3 versus 10.2 mo (p = 0.2), TNT was 19.7 versus 17.9 mo (p = 0.4), and median OS was immature but not statistically different (p = 0.17). Adjusted hazard ratios for TTF, TNT, and OS were 0.71 (95% CI 0.46-1.12, p = 0.14), 0.65 (95% CI 0.38-1.11, p = 0.11), and 1.74 (95% CI 0.82-3.68, p = 0.14), respectively. Sixty-four (34%) patients received second-line treatment. In patients receiving subsequent VEGF-based therapy, second-line response rates were lower in the IOVE cohort than in the ipi-nivo cohort (15% vs 45%; between-group difference 30%, 95% CI 3-57%, p = 0.04; n = 40), though second-line TTF was not significantly different (3.7 vs 5.4 mo; p = 0.4; n = 55). Limitations include the study's retrospective design and sample size. CONCLUSIONS: There were no significant differences in first-line outcomes between IOVE combinations and ipi-nivo. Most patients received VEGF-based therapy in the second line. In this group, second-line response rate was greater in patients who received ipi-nivo initially. PATIENT SUMMARY: There were no significant differences in key first-line outcomes for patients with metastatic renal-cell carcinoma receiving immuno-oncology/vascular endothelial growth factor inhibitor combinations versus ipilimumab and nivolumab.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations90
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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