Second-line VEGF TKI after IO combination therapy: Results from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC).
Notice bibliographique
Résumé
684 Background: Immuno-Oncology (IO) combinations are standard of care first-line treatment for metastatic renal cell carcinoma (mRCC). Data on therapy with vascular endothelial growth factor (VEGF) tyrosine kinase inhibitors (TKI) post-progression on IO-combination therapy are limited. Methods: Using the IMDC, a retrospective analysis was done on mRCC patients treated with second-line VEGF TKIs after receiving IO combination therapy. Patients received first-line ipilimumab+nivolumab (IOIO) or anti-PD(L)1+anti-VEGF (IOVE). Baseline variables and second-line IMDC risk factors were collected. Overall response rates (ORR), time to treatment failure (TTF) and overall survival (OS) were determined. Multivariable Cox regression analysis was performed. Results: 142 patients were included. 75 patients received IOIO and 67 received IOVE pretreatment. The ORR of 2nd line therapy was 17/46 (37%) and 7/57 (12%) in the IOIO and IOVE pretreated groups, respectively (p<0.01). 2nd-line TTF was 5.4 months (95% CI 4.1-8.3) for the IOIO- and 4.6 months (95% CI 3.7-5.8) for the IOVE-pretreated group (p=0.37). 2nd-line median OS was 17.2 months (95% CI 10.8-35.1) and 11.8 months (95% CI 9.9-21.3) for the prior IOIO and IOVE groups, respectively (p=0.13). The hazard ratio adjusted by IMDC for IOVE vs IOIO pretreatment was 1.22 (95% CI 0.73-2.07, p=0.45) for 2nd line TTF and 1.43 (95% CI 0.74-2.8, p=0.29) for 2nd line OS. Conclusions: VEGF TKIs show activity after combination IO therapy. Response rates are higher in patients treated with VEGF TKIs after first-line IOIO compared to after IOVE. In patients with VEGF TKI after IOIO or IOVE, no difference in OS and TTF was observed.[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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».