MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4213216277 · doi:10.1200/jco.2022.40.6_suppl.308

Characterizing IMDC prognostic groups in contemporary first-line combination therapies for metastatic renal cell carcinoma (mRCC).

2022· article· en· W4213216277 sur OpenAlexaff
Matthew Scott Ernst, Vishal Navani, J. Connor Wells, Frede Donskov, Naveen S. Basappa, Chris Labaki, Sumanta K. Pal, Luís Meza, Lori Wood, D. Scott Ernst, Bernadett Szabados, Rana R. McKay, Francis Parnis, Cristina Suárez, Takeshi Yuasa, Anil Kapoor, Ajjai Alva, Georg A. Bjarnason, Toni K. Choueiri, Daniel Yick Chin Heng

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensSunnybrook HospitalJuravinski Cancer CentreMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreWestern UniversityUniversity of AlbertaQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePazopanibAxitinibSunitinibNivolumabInternal medicinePembrolizumabOncologyIpilimumabRenal cell carcinomaInterquartile rangeCabozantinibContext (archaeology)BevacizumabEverolimusClinical endpointVascular endothelial growth factorClinical trialCancerImmunotherapyChemotherapyVEGF receptors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

308 Background: The combination of immuno-oncology agents (IO) ipilimumab and nivolumab (IPI-NIVO) and combinations of IO with vascular endothelial growth factor targeted therapies (IOVE) have demonstrated efficacy in clinical trials for the first-line treatment of mRCC. This study seeks to establish real-world clinical benchmarks based on the International mRCC Database Consortium (IMDC) criteria using vascular endothelial growth factor targeted therapy (VEGF-TT) treated patients for context. Methods: The IMDC database (IMDConline.com) was used to identify patients with mRCC who received first-line IPI-NIVO, IOVE (axitinib/pembrolizumab, lenvatinib/pembrolizumab, cabozantinib/nivolumab, or axitinib/avelumab) and VEGF-TT (sunitinib or pazopanib) from 2002-2021. The primary endpoint was overall survival (OS) and was calculated from time of initiation of first-line therapy to death or last follow up. Log-rank tests were conducted to compare favorable, intermediate, and poor risk OS outcomes within treatment groups. Overall response rates (ORR) and complete response (CR) rates were calculated based on physician assessment of best clinical response. Results: In total, 692 patients received IPI-NIVO, 244 received IOVE, and 7152 received VEGF-TT. Baseline characteristics for IPI-NIVO, IOVE, and VEGF-TT, respectively, were as follows: median age (interquartile range) 63 (56-69), 64 (57-70), and 63 (56-70); male 72%, 74%, and 72% (p=0.74); non-clear cell histology 15%, 10%, and 13% (p=0.15); sarcomatoid features 24%, 15%, and 13% (p<0.0001); brain metastasis 8%, 4%, and 8% (p=0.04); liver metastasis 18%, 14%, and 18% (p=0.17); underwent nephrectomy 61%, 79% and 80% (p<0.0001). OS and ORR are reported in the table. P-values (log rank) for OS between risk groups were significant for IPI-NIVO (p<0.0001), IOVE (p=0.0005), and VEGF-TT (p<0.0001). Conclusions: These findings provide real-world survival and response benchmarks for contemporary first-line mRCC treatments and could be helpful for patient counselling. In addition, these findings mirror the efficacy of combination therapies established in clinical trials against VEGF-TT monotherapy. IMDC criteria continue to risk stratify patients in these novel combination therapies.[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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

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