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Enregistrement W4212936557 · doi:10.1200/jco.2022.40.6_suppl.521

First-line pembrolizumab in advanced urothelial carcinoma: Clinical parameters associated with efficacy in the phase 2 KEYNOTE-052 and phase 3 KEYNOTE-361 trials.

2022· article· en· W4212936557 sur OpenAlexaff
Tibor Csőszi, Thomas Powles, Ajjai Alva, Daniel Castellano, Mustafa Özgüroğlu, Peter H. O’Donnell, Yohann Loriot, Noah M. Hahn, Aude Fléchon, Alejo Rodríguez‐Vida, Ronald de Wit, Susanna Y. Cheng, Stéphane Oudard, Christof Vulsteke, Evan Y. Yu, Jianxin Lin, Kentaro Imai, Blanca Homet Moreno, Arjun Vasant Balar, Petros Grivas

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineOncologyUrothelial carcinomaPembrolizumabPopulationClinical trialMultivariate analysisLogistic regressionUnivariate analysisCisplatinProportional hazards modelExploratory analysisCancerChemotherapyBladder cancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

521 Background: First-line treatment with pembrolizumab (pembro) monotherapy has shown durable clinical activity in selected patients (pts) with advanced/unresectable or metastatic urothelial carcinoma (UC). In a pooled population of pts with advanced UC from the single-arm phase 2 KEYNOTE-052 (NCT02335424) and the randomized, open-label, phase 3 KEYNOTE-361 (NCT02853305) studies, this exploratory analysis evaluated the relationship between baseline characteristics and clinical outcomes of first-line pembro monotherapy. Methods: Cisplatin-ineligible pts with advanced UC were enrolled in KEYNOTE-052 and chemotherapy-naive pts with advanced UC were enrolled in KEYNOTE-361. For analysis of predictive factors for ORR and OS in pembro-treated pts, the purposeful selection method was used to build the multivariable logistic regression model (ORR) and multivariable Cox model (OS), beginning with a univariable analysis of each independent variable. Any variable in the univariate model with P < 0.10 was a candidate for the multivariate model. The stepwise selection method was used to select the variables in the final model. Significance of the final model was set at P < 0.05. Data cutoff dates were September 26, 2020 (KEYNOTE-052) and April 29, 2020 (KEYNOTE-361). Results: This pooled analysis included 681 pts treated with pembro monotherapy (KEYNOTE-052, N = 374; KEYNOTE-361, N = 307 [170 were cisplatin ineligible]). Median follow-up was 51.9 mo (range, 22.0-65.3). ORR was 29.4% (95% CI, 26.0-32.9; 69 CRs, 131 PRs), and median DOR was 33.2 mo (range, 1.4+ to 60.7+). Median OS was 12.5 mo (95% CI, 11.0-14.6). By multivariate analysis, independent factors significantly associated with higher ORR were PD-L1 status (combined positive score [CPS] ≥10 vs CPS < 10; odds ratio [OR], 1.90 [95% CI, 1.33-2.71]; P = 0.0004), site of metastasis (lymph node only vs visceral disease; OR, 1.66 [95% CI, 1.06-2.59]; P = 0.0265), liver involvement (absent vs present; OR, 1.75 [95% CI, 1.06-2.89]; P = 0.0294), and baseline hemoglobin level ≥10 vs < 10 g/dL; OR, 2.17 [95% CI, 1.09-4.31]; P = 0.0276). Multivariate analysis of OS is displayed in the Table. Conclusions: This exploratory multivariate analysis identified numerous factors, including PD-L1–positive status (CPS ≥10), lymph node only metastasis, and lower ECOG PS score, associated with improved clinical outcomes in pts with advanced UC treated with first-line pembro monotherapy. Clinical trial information: NCT02335424 and NCT02853305. [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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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