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Enregistrement W3109073162 · doi:10.1016/j.euros.2020.11.003

Treatment of Advanced Renal Cell Carcinoma: Immunotherapies Have Demonstrated Overall Survival Benefits While Targeted Therapies Have Not

2020· review· en· W3109073162 sur OpenAlex
Otto Hemminki, Nathan Perlis, Johan Björklund, Antonio Finelli, Alexandre R. Zlotta, Akseli Hemminki

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Open Science · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesJane ja Aatos Erkon SäätiöBiomedicum Helsinki-säätiöFinska LäkaresällskapetHelsingin Yliopisto
Mots-clésMedicineAdverse effectRenal cell carcinomaOncologyClinical trialKidney cancerInternal medicineImmunotherapyDrugTargeted therapyIntensive care medicineCancerPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Current guidelines suggest several targeted therapies (TTs) and immunotherapies (ITs) in the treatment of advanced or metastatic renal cell carcinoma (mRCC). Ideal sequencing of these treatments is unclear. OBJECTIVE: The primary objective was to evaluate the overall survival (OS) data of the treatments approved for mRCC. Secondary objectives included evaluating other signs of efficacy and adverse events. EVIDENCE ACQUISITION: We reviewed the current Food and Drug Administration-approved treatments for mRCC. Trials associated with approval were reviewed. We also included pre- and postapproval publications when appropriate. EVIDENCE SYNTHESIS: There is minimal evidence supporting OS benefit for the nine approved TTs. They result in adverse events and are a considerable economic burden. For these reasons, their future role in mRCC treatment should be re-evaluated, given the emergence of IT that have demonstrated OS benefits. Accumulating long-term survival data with high-dose interleukin-2 treatment suggests that this older treatment could still be considered for eligible patients. Checkpoint inhibitors have shown promising OS and durable responses; as such, the high cost of treatment might be justified. However, the available evidence does not suggest that adding TT to IT would increase efficacy over IT alone, but would add toxicity. CONCLUSIONS: Trial data supporting OS benefit are much stronger for ITs than for TTs. Combining checkpoint inhibitors with TTs has not been shown to produce better OS than checkpoint inhibitors alone, while more adverse events are present. Granting drug approvals based on efficacy without demonstrated OS benefit should be revisited. PATIENT SUMMARY: Approved treatments for metastatic kidney cancer include targeted and immune-based therapies. The former commonly produces temporary tumour shrinkage, but survival benefits are unclear. All approved immunotherapies have increased survival, and a proportion of patients appear cured.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,239 · 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