The very favorable metastatic renal cell carcinoma (mRCC) risk group: Data from the International Metastatic RCC Database Consortium (IMDC).
Notice bibliographique
Résumé
339 Background: The IMDC criteria have been used as a prognostic tool for patients with mRCC receiving single agent VEGF-targeted drugs, and more recently combination immuno-oncology (IO) +/- VEGF-targeted agents, which improve outcomes over VEGF TKI monotherapy. We sought to identify a subset of patients with very favorable outcomes, for which less intensive therapy might be considered. Methods: Utilizing the IMDC dataset, 1638 patients with IMDC favorable risk disease received first-line systemic therapy. Patients were randomly selected in a 2:1 ratio to the training and testing sets, stratified by year of systemic therapy initiation. Multivariable Cox regression estimated prognostic factors for overall survival (OS). Results: Median age was 63 (range 21-95) years and 98% had received prior nephrectomy. First-line systemic therapy consisted of targeted therapy (91%), IO-combination regimens (8%), or other (1%). From the training data, three variables (primary diagnosis to systemic therapy <3 vs ≥3yr; Karnofsky Performance Status 80 vs >80; presence of brain, liver, or bone metastasis) significantly predicted for OS in the multivariable model (hazard ratio 1.4~1.5, p-values<0.05). The model had similar performance in the test dataset (C-index=0.64). Using the 3 included risk factors, patients were classified to very favorable risk (0 risk factors, 29% of patients) or favorable risk disease (≥1 risk factors, 71% of patients). Clinical outcomes for the two risk groups are presented in the table below. Conclusions: We identified a very favorable risk group in the IMDC criteria in RCC patients treated with first-line therapy. External validation including populations receiving IO containing therapies is ongoing. [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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».