Outcomes of patients (pts) with advanced urothelial carcinoma (aUC) treated with immune checkpoint inhibitors (ICIs): Associations with age, race, sex and smoking history.
Notice bibliographique
Résumé
e16526 Background: ICIs have altered the therapeutic landscape in pts with aUC and new biomarkers are needed to better predict response and outcomes with ICIs. It is unclear whether demographics, such as race, age, sex and history of smoking, are associated with outcomes with ICIs. We hypothesized that specific demographic groups (sex, age, race, smoking history) would be associated with outcomes with ICIs in aUC. Methods: We performed a retrospective cohort study across 25 institutions. Data collected included demographic and clinicopathologic factors, response and outcomes. We calculated observed response rate (ORR), Progression-Free Survival (PFS) and overall survival (OS) for specific demographic groups. We built multivariable models (logistic regression for ORR; Cox regression for PFS and OS) with all demographic groups to assess outcomes. Analysis was done for the overall population and stratified by treatment line (first line [1L]; salvage [2+L]). The stratified analysis was also adjusted for known prognostic risk scores (internally developed for 1L; Bellmunt for 2+L); p-value < 0.05 was significant. Results: We identified 1026 pts; 754, 744 and 780 were included in OS, ORR and PFS analysis. Overall, median age at ICI initiation was 70; 26% female; 75% White, 11% Hispanic, 5% Black, 8% other; 69% had smoking history; 28% with mixed histology; 17% with upper tract UC. In the unstratified analysis, age 65-74 (vs < 65) was significantly associated with higher ORR (32% vs 22%) and median PFS (5 vs 3 mo HR 0.8); otherwise no significant difference was noted among groups for ORR, PFS, OS in both the stratified and unstratified analyses (Table). Conclusions: We did not identify significant associations between age, sex, race or smoking history and ORR, PFS, OS with ICIs in pts with aUC. Limitations include retrospective nature, lack of randomization, possible selection and confounding factors. Further research is required to identify prognostic and predictive biomarkers for ICI therapy in aUC.[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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».