MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3169355614 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.4557

Treatment outcomes in renal cell carcinoma patients with metastases to the pancreas and other sites.

2021· article· en· W3169355614 sur OpenAlexaff
Cassandra Duarte, Benoit Beuselinck, Nicole Weise, Nazlı Dizman, Katharine A. Collier, Haoran Li, Nieves Martínez Chanzá, Roy Elias, Tracy L. Rose, James Brugarolas, Neeraj Agarwal, Amir Mortazavi, Sumanta K. Pal, Rana R. McKay, Junxiao Hu, Elaine T. Lam

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaPancreasInternal medicineOncologySystemic therapyNephrectomyCancerGastroenterologyUrologyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4557 Background: Metastatic RCC (mRCC) involving the pancreas is distinct from RCC involving other metastatic sites and is characterized by an indolent clinical course, heightened angiogenesis, and an inflamed stroma (PMID: 32271170). We previously reported on outcomes of RCC patients (pts) with pancreatic oligometastasis (ASCO GU 2020). We now report on outcomes in pts with mRCC involving the pancreas in conjunction with other metastases (mets). Methods: We conducted a retrospective, multi-institutional study of mRCC pts with mets to the pancreas and other sites. Data on pt demographics, tumor characteristics, systemic therapy, and outcomes were collected. Pts were classified based on treatment category: immunotherapy (IO) or vascular endothelial growth factor/receptor inhibitors (VEGFI). Outcomes measured included objective response rates (ORR), time-on-treatment (TOT), and overall survival (OS). Results: The analysis included 229 pts from 9 institutions, diagnosed between 1985-2020. Of these, 211 (92%) had clear-cell histology; 131 (57%) had nephrectomy; 41 (18%) had local pancreas-directed therapy; 111 (48%) had synchronous presentation of disease in the pancreas and other sites at time of mets. IMDC risk was favorable in 33%, intermediate in 41%, poor in 11%, and unknown in 15% pts. Median lines of therapy was 2 (range 0-9). Of 219 pts who received first-line (1L) therapy, 151 (69%) had VEGFI therapy, 41 (19%) had IO, and 18 (8%) had VEGFI/IO combination (Table). The IO group included 21 pts on checkpoint inhibitor (CPI), 16 pts on HD-IL2, 4 pts on other IO. 1L ORR was 39.7% for VEGFI (95% CI 31.8-48.0) and 31.7% for IO (95% CI 18.1-48.1) and was not statistically significant (NS, OR 1.4, 95% CI 0.65-3.23, p = 0.371). Median TOT for 1L therapy was 11.6m for VEGFI and 6.5m for IO (p = 0.0106). With a median follow-up of 51.5m, the median OS (mOS) for all pts from time of metastatic disease was 7.7 years (y) (95% CI 6.3-10.3). The mOS for pts who received 1L VEGFI was 7.6y (95% CI 5.5-9.5) and was not reached (NR) for those who got 1L IO (95%CI 6.5-NR); this difference was significant with an unadjusted p-value of 0.029. The pair-wise comparison between mOS of the 1L CPI subgroup compared to that of the 1L VEGFI group was significant (p = 0.0148). Conclusions: Consistent with the literature, mRCC pts with involvement of the pancreas in this study have prolonged OS compared to historical OS for the standard mRCC population. Additionally, our findings suggest that the choice of first-line therapy may impact outcomes. Additional analyses will be presented.[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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,399
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetRenal cell carcinoma treatment→Travaux en français237 207→