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Enregistrement W3166226934 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.9552

Impact of systemic therapy sequencing on overall survival for patients with advanced BRAF-mutated melanoma.

2021· article· en· W3166226934 sur OpenAlexaffabout
Baskoro Kartolo, Jasna Deluce, Wilma M. Hopman, Linda Liu, Tara Baetz, D. Scott Ernst, John Lenehan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreCanada Health InfowayWestern UniversityCancer Care OntarioQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMelanomaOncologyInternal medicineIpilimumabConfoundingProportional hazards modelCancerOverall survivalTargeted therapyProspective cohort studySurvival analysisImmunotherapyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

9552 Background: Both immune checkpoint inhibitors (ICI) and BRAF targeted therapy (TT) are effective treatments for patients with advanced BRAF-mutated melanoma. However, the choice of first-line (1L) therapy is at the discretion of treating oncologists without clear guidance from current available data or established guidelines. Utilizing prospectively collected data from the Canadian Melanoma Research Network (CMRN) database, we provide real-world evidence to highlight the impact of sequencing these therapies. Methods: Prospective data from 9 cancer centres in Canada was retrieved from the CMRN database for patients with unresectable/metastatic melanoma, with BRAF targetable subtypes, who received at least one-cycle of 1L palliative-intent ICI or TT, and at least 1-year of follow-up. We categorized patients into 2 groups: 1L BRAF±MEK inhibitors with/without subsequent PD-1±CTLA-4 inhibitors (1L-TT), or vice versa (1L-ICI). The primary study outcome was overall survival (OS). Survival outcomes were analyzed through Kaplan-Meier methods, and multivariable Cox analysis was utilized to account for potential confounders. Results: Our study (N=235) included 152 and 83 patients in 1L-TT and 1L-ICI groups, respectively. Combined BRAF-MEK inhibitors accounted for 59% of the 1L-TT group, whereas single-agent IO accounted for 66% of the 1L-ICI group. There were 93 patients who received second-line (2L) therapy, with a non-significant trend of 1L-TT group receiving more 2L therapy compared to 1L-ICI group (65% vs. 43%, P=0.404). Neither treatment group showed significant differences in median time on 1L therapy (P=0.645) or 2L therapy (P=0.686). The 1L-ICI group was associated with a favourable median overall survival (OS) compared to 1L-TT group (19.3 vs. 10.0 months, P=0.031). Specifically, the ICI only group had the highest median OS, followed by TT-ICI sequence, ICI-TT sequence, and TT only groups respectively (not reached vs. 38.3 vs. 16.9 vs. 6.1 months, P<0.001). However, this OS benefit (HR 0.89, 95% 0.51-1.53, P=0.644) was non-significant upon controlling for confounders such as baseline metastatic sites >2 (HR 2.07, 95%CI 1.24-3.46, P=0.006) and ECOG ≥2 (HR 3.47, 95%CI 2.02-5.97, P<0.001) in multivariable Cox analysis. Conclusions: There was no significant difference in OS between 1L-TT and 1L-IO groups. Rather, OS is driven mostly by the patient’s clinical status and tumour-associated features. Our study provides real-world evidence in an understudied area. Further studies are needed to validate our findings to inform guideline development.[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 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,358 · 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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