Effectiveness of first-line immune checkpoint inhibitors (ICI) in advanced non-clear cell renal cell carcinoma (ccRCC).
Notice bibliographique
Résumé
316 Background: Immune checkpoint inhibitors (ICI) have demonstrated impressive activity in metastatic clear-cell renal cell carcinoma (ccRCC) and have become standard treatment options in this setting. Data supporting the effectiveness of ICI based therapy in non-clear cell RCC (nccRCC) is more limited. Methods: We performed a retrospective analysis using the International Metastatic RCC Database Consortium (IMDC). Patients with nccRCC were classified into 3 groups based on first-line therapy: ICI based therapy (in monotherapy or in combination), vascular endothelial growth factor targeted therapy (VEGF-TT) monotherapy, or mammalian target of rapamycin (mTOR) inhibitor monotherapy. Primary outcome was overall survival (OS). Secondary outcomes were time to treatment failure (TTF) and objective response rate (ORR). We used Kaplan-Meier method to compare OS and TTF between treatment groups and Cox proportional hazards models to adjust for prognostic covariates. Results: We identified 1181 patients with nccRCC. In first-line, 78.2% received VEGF-TT, 15.8% mTOR inhibitors, and 5.5% ICI based therapy, of which 41.5% in monotherapy, 30.8% doublet-ICIs and 27.7% an ICI combined with VEGF-TT. Median OS in the ICI group was 28.6 months, compared to 19.2 and 12.6 in the VEGF-TT and mTOR groups, respectively. Median TTF was 6.9 months vs. 5.1 and 3.9 and ORR was 25% vs. 17.8% and 5.8% in the ICI, VEGF-TT and mTOR groups, respectively. After adjusting for IMDC risk group, histological subtype, and age, the hazard ratio (HR) for OS was 0.58 (95% CI 0.35-0.94, p=0.03) for ICI vs. VEGF-TT and 0.48 (95% CI 0.29-0.80, p=0.005) for ICI vs. mTOR. Conclusions: In advanced nccRCC, first-line ICI based treatment appears to be associated with improved OS compared to VEGF and mTOR targeted therapy. These results need to be confirmed in prospective randomized trials. [Table: see text]
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».