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Enregistrement W3134437253 · doi:10.1200/jco.2021.39.6_suppl.51

Retrospective cohort analysis of real-world clinical outcomes in nonmetastatic (M0) castration-resistant prostate cancer (CRPC) treated with novel androgen receptor pathway inhibitors (ARPI).

2021· article· en· W3134437253 sur OpenAlexaffabout
Richard Gagnon, Nimira Alimohamed, Alexander Watson, Eugene Batuyong, Alyssa Chow, Richard M. Lee‐Ying

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensBaker Hughes (Canada)Princess Margaret Cancer CentreUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProportional hazards modelEnzalutamideProstate cancerHazard ratioCohortOncologyInternal medicineRetrospective cohort studyAbiraterone acetateAndrogen deprivation therapySurvival analysisUrologyCancerAndrogen receptorConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

51 Background: The landscape of M0 CRPC has changed with the recent demonstration of metastasis-free survival (MFS) and overall survival (OS) improvements with the use of ARPIs in clinical trial settings. However, the extrapolation of this data to clinical practice is limited by strict exclusion criteria in these trials, including prior or concurrent malignancy, cardiovascular disease, or hypertension. The purpose of this study was to assess real-world outcomes in patients with M0 CRPC treated with ARPIs compared to historical controls. Methods: We designed a retrospective cohort study with the inclusion of patients in Alberta, Canada diagnosed with M0 CRPC between 2001-2020. Via chart review, we identified baseline characteristics, potential confounders, treatment details, and clinical outcomes. The primary outcome of interest was MFS. Secondary outcomes included: second progression-free survival (PFS2) and OS. Median survival times were measured using the Kaplan-Meier method and the log-rank test was used for comparison of outcomes based on ARPI exposure. Cox proportional hazard regression models were used to calculate hazard ratios (HR) accounting for impact of PSA doubling time (PSADT), use of osteoclast inhibiting agents, and presence of pelvic lymphadenopathy. Results: We identified 211 patients across multiple centres in Alberta with M0 CRPC, with 54 having received apalutamide (40/54), enzalutamide (7/54), or darolutamide (7/54). Median age at M0 CRPC diagnosis was 74 years; median PSADT was 4.4 months; and 19% of patients (40/211) had pelvic lymphadenopathy at diagnosis. Median MFS in patients treated with ARPIs was 47.5 months compared to 20.6 months in those not treated with ARPIs (HR, 0.23; 95% confidence interval [CI], 0.11-0.49; p < 0.001). Median PFS2 in ARPI treated patients was 66.3 months compared with 35.6 months (HR, 0.40; 95% CI, 0.18-0.87; p = 0.022). Median OS for patients treated with ARPI was not reached. Conclusions: Given the older age of men with advanced prostate cancer, real-world outcomes that include patients with comorbidities are important adjuncts to the interpretation of clinical trials exploring the benefit of novel therapeutics. Here, we demonstrate that in a real-world, unselected population of men with M0 CRPC, apalutamide, enzalutamide, and darolutamide seem to confer similar MFS and PFS2 benefits to those demonstrated in the SPARTAN, PROSPER, and ARAMIS studies. Real-world OS data remain immature and will be an important addition to these findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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