Eligibility for second-line therapy in patients with advanced hepatocellular carcinoma (aHCC): A BC Cancer population-based study.
Notice bibliographique
Résumé
491 Background: Evidence supporting second-line therapies has become available for aHCC, including regorafenib, cabozantinib, ramucirumab, and nivolumab. The optimal second-line treatment regimen is unknown, and there remains limited real-world data about the eligibility of patients for second-line therapies in aHCC. We aimed to characterize the real-world eligibility and use of second-line therapies post sorafenib. Methods: We identified all patients with aHCC who received ≥1 cycle of first-line sorafenib between January 1, 2014 and December 31, 2017 across 6 centers in British Columbia (BC), Canada. All patients were required to be Child-Pugh class A for initiation of sorafenib in BC. Baseline characteristics and clinical outcomes were reviewed. Eligibility for second-line therapy was determined using the RESORCE and CELESTIAL study entry criteria. Results: Of 144 patients with advanced HCC who received ≥1 cycle of first-line sorafenib, median age was 65.3 years (range 32.2-83.4) and 85% were male. Median duration of sorafenib was 2.6 months. 12 patients (8%) went on to receive second-line treatment. 37 patients (26%) were deemed eligible for second-line systemic therapy. Primary reasons for ineligibility included ECOG ≥2 (58%), and deterioration to Child-Pugh status B (28%). On Cox regression, improved survival was associated with better ECOG and recurrent disease. (Table). Kaplan-Meier analysis demonstrated that eligibility for second-line treatment was associated with improved median overall survival from end of first-line treatment (8.5 vs. 5.1 months; p<0.01). Conclusions: Only a minority of real-world patients with aHCC were eligible for second-line therapies based on second-line trial criteria. Given the high-rate of attrition, improved first-line treatment options are urgently needed. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».