Cytoreductive nephrectomy (CN) for metastatic renal cell carcinoma (mRCC) treated with immune checkpoint inhibitors (ICI) or targeted therapy (TT): A propensity score-based analysis.
Notice bibliographique
Résumé
608 Background: The role of CN for mRCC treated with ICI is not well defined. Our aim was to evaluate the role of CN for mRCC treated by ICI or TT using a propensity score-based analysis. Methods: We retrospectively assessed patients who were diagnosed with de novo mRCC and who had started first line systemic therapy (ICI or TT) between 2009 and 2019 using the International Metastatic RCC Database Consortium (IMDC). Overall Survival (OS) was compared between patients receiving CN and those treated by systemic therapies alone, using the Kaplan-Meier method and Cox regressions, in the TT and ICI arms separately. In order to account for treatment selection bias, inverse probability of treatment weighting (IPTW) of propensity scores, based on 14 confounding variables, was used and variables were considered balanced if standardized mean difference (SMD) < 0.1. For variables with SMD≥0.1, residual confounding was adjusted for using multivariable models. Results: 3856 patients had been treated by TT (2470 CN+ & 1386 CN-) and 198 by ICI (143 CN+ & 55 CN-). Median follow-up was 38.5 months. After IPTW, baseline characteristics were largely balanced between the CN+ and CN- arms, in the TT and ICI groups (14/14 and 12/14 with SMD < 0.1, respectively). CN was associated with significantly improved OS in both the ICI (Hazard Ratio [HR] = 0.39 [0.19-0.83]) and TT (HR = 0.56 [0.51-0.62]) groups. The interaction term between CN and therapy type (ICI vs TT) was not statistically significant (p = 0.43). The point estimates of the HRs were consistent in sensitivity analyses using multivariable models. Conclusions: In a propensity score-based analysis, CN was found to be associated with a significant OS benefit in patients treated by either ICI or TT. While this study is not a substitute for randomized controlled trials (e.g. CARMENA), the results suggest that CN may still play a role in selected patients in the ICI era.[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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».