Outcomes in Black and White Patients With Metastatic Renal Cell Carcinoma Treated With First-Line Tyrosine Kinase Inhibitors: Insights From Two Large Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE To investigate whether black race is an independent predictor of overall survival (OS) in metastatic renal cell carcinoma (mRCC). METHODS We performed a retrospective 2-cohort (International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium [IMDC] and trial-database) study of patients with mRCC treated with first-line tyrosine kinase inhibitors (TKIs). Unmatched (UM) and matched (M) analyses accounting for imbalances in region, year of treatment, age, and sex between races were performed. Cox models adjusting for histology, number of metastatic sites, nephrectomy, and IMDC risk compared time to treatment failure (TTF; IMDC cohort), progression-free survival (PFS; trial-database cohort), and OS. RESULTS The IMDC cohort included 73 black versus 3,381 (UM) and 1,236 (M) white patients. The trial-database cohort included 21 black versus 1,040 (UM) and 431 (M) white patients. Median OS for black versus white patients was 18.5 versus 25.8 months in the IMDC group and 21.0 versus 25.6 months in the trial-database group. Differences in OS were not significant in multivariable analysis in the IMDC group (hazard ratio [HR] M , 1.0; 95% CI, 0.7 to 1.5; HR UM , 1.1; 95% CI, 0.8 to 1.4) and trial-database (HR M , 1.5; 95% CI, 0.8 to 2.7; HR UM , 1.4; 95% CI, 0.8 to 2.6) cohorts. TTF for black patients was shorter in the UM IMDC cohort (HR UM , 1.4; 95% CI, 1.1 to 1.8; P = .003), but not in the M analysis. PFS was shorter for black patients in both analyses in the trial-database cohort (HR M , 2.3; 95% CI, 1.4 to 3.9; P = .002; HR UM , 2.3; 95% CI, 1.4 to 3.9; P = .002). CONCLUSION Black patients had more IMDC risk factors and worse outcomes with TKIs versus white patients. Race was not an independent predictor of OS. Strategies to understand biologic determinants of outcomes for minority patients are needed to optimize care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».