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Enregistrement W3031942086 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.5001

Pembrolizumab plus axitinib versus sunitinib as first-line therapy for advanced renal cell carcinoma (RCC): Updated analysis of KEYNOTE-426.

2020· article· en· W3031942086 sur OpenAlexaff
Elizabeth R. Plimack, Brian I. Rini, V.P. Stus, Rustem Gafanov, Tom Waddell, Dmitry Nosov, Frédéric Pouliot, Denis Soulières, Bohuslav Melichar, Ihor Vynnychenko, Sérgio Jobim Azevedo, Delphine Borchiellini, Jens Bedke, Satoshi Tamada, Lina Yin, L. Rhoda Molife, Michael B. Atkins, Thomas Powles

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSunitinibInterim analysisRenal cell carcinomaAxitinibClinical endpointInternal medicineDiscontinuationTemsirolimusPazopanibOncologyClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5001 Background: The randomized, open-label, phase 3 KEYNOTE-426 study (NCT02853331) demonstrated that pembrolizumab (pembro) + axitinib (axi) significantly improved OS, PFS, and ORR vs sunitinib as first-line therapy for advanced RCC (aRCC) at the first pre-planned interim analysis (minimum study follow-up of 7 mo). Updated analyses are presented here. Methods: Treatment-naive patients (pts) with clear cell aRCC, KPS ≥70%, and measurable disease (RECIST v1.1) were randomly assigned 1:1 to receive pembro 200 mg IV Q3W for up to 35 doses + axi 5 mg orally BID or sunitinib 50 mg orally QD on a 4-wk on/2-wk off schedule until progression, toxicity, or withdrawal. Randomization was stratified by IMDC risk (favorable vs intermediate vs poor) and geographic region (North America vs Western Europe vs rest of world). Primary end points were OS and PFS. Secondary end points were ORR, DOR, and safety. All P values are nominal. A post-hoc exploratory analysis was done to evaluate association of depth of response (maximum reduction from baseline in sum of diameters of target lesions) and OS using landmark analysis up to 6 mo after randomization. Results: 861 pts were randomly assigned (pembro + axi, n = 432; sunitinib, n = 429). Median (range) duration of follow-up for all pts was 27.0 mo (0.1-38.4). Pembro + axi improved OS (HR, 0.68 [95% CI, 0.55-0.85]; P < 0.001; 24-mo OS rate, 74% vs 66%) vs sunitinib. Median (95% CI) OS was not reached with pembro + axi and was 35.7 mo (33.3-NR) with sunitinib. Pembro + axi improved PFS (HR, 0.71 [95% CI, 0.60-0.84]; P < 0.001; 24-mo PFS rate, 38% vs 27%) vs sunitinib. For pembro +axi vs sunitinib respectively, median (95% CI) PFS was 15.4 (12.7-18.9) vs 11.1 mo (9.1-12.5); ORR was 60% vs 40% ( P < 0.0001); CR rate was 9% vs 3%; and median DOR was 23.5 mo (range 1.4+ to 34.5+) vs 15.9 mo (range 2.3-31.8+). In general, the pembro + axi benefit was observed in all subgroups tested, including IMDC risk and PD-L1 expression subgroups. Post-hoc landmark analysis at 6-mo showed that pts on pembro + axi with ≥80% target lesion reduction had OS similar to that of pts with CR per RECIST v1.1 based on Kaplan-Meier curves and HR [95% CI] estimates (0.20 [0.05-0.84] vs. 0.10 [0.01-0.76], respectively) vs pts with 0-30% target lesion reduction. No new safety signals were observed. Conclusions: Pembro + axi continued to demonstrate superior and durable antitumor activity vs sunitinib in pts with first-line aRCC with a 27-mo median follow up; no new safety signals were observed. Clinical trial information: NCT02853331 .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations65
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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