Efficacy of tyrosine kinase inhibitors (TKI) after combination ipilimumab plus nivolumab (I/N) in metastatic clear cell renal cell carcinoma (ccmRCC) patients: Results from the Canadian Kidney Cancer Information System (CKCis).
Notice bibliographique
Résumé
346 Background: The use of I/N is a proven first-line option for patients with intermediate/poor IMDC prognostic criteria. The use of vascular endothelial growth factor inhibitors such as sunitinib have shown activity in the treatment of ccmRCC, but their effectiveness post I/N needs better characterization. This study aims to demonstrate the efficacy of sunitinib, and other TKI agents post I/N in ccmRCC in a real world setting. Methods: Patients with ccmRCC who had received I/N and were subsequently treated with TKI between Jan 1, 2011 and December 31, 2019 were identified from CKCis. Time to treatment failure (TTF – time from start of first subsequent TKI to discontinuation for any reason) and overall survival (OS) – time from first subsequent TKI to death) were calculated using the Kaplan-Meier method. Cox regression was performed to adjust for IMDC criteria. RECIST criteria was used to determine best overall response (ORR) of TKI radiographically. Results: 64 patients were treated with TKI post I/N. Characteristics and outcomes are listed in the table. Of the second-line TKI patients, 51 received sunitinib, 10 received pazopanib and 3 received other TKI. Reasons for second-line TKI discontinuation are: 28% toxicity, 34% progression, 7% other reasons while 31% remain on treatment. Median follow-up time was 12.9m. ORR for second-line TKI overall and second-line sunitinib was 30.0% and 29.4%, respectively. Conclusions: These data show that TKI are active after I/N in ccmRCC. TTF may underestimate PFS due to the large number of patients discontinuing treatment for toxicity and not progression. Efficacy of second-line TKI post I/N in this dataset is similar that of first-line sunitinib from recent randomized phase III trials, suggesting that there may be no significant loss of TKI activity after having received first-line I/N. Overall, these data support the use of TKI after I/N.[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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».