A population-based overview of sequences of targeted therapy in metastatic renal cell carcinoma (mRCC).
Notice bibliographique
Résumé
387 Background: There are several types of targeted therapy (TT) available to treat mRCC and data on outcomes and different sequences of therapies are required. Methods: Consecutive series of patients with mRCC treated with TT were examined. Multivariable analysis was performed when significant differences on univariable analysis were seen. Results: 2106 patients were included with a median follow-up of 36 months. 907 (43%) and 318 (15%) patients received subsequent second-line and third-line TT, respectively. Baseline characteristics of the groups below were not different except there were more patients with non-clear cell histology in the VEGF to mTOR group compared to the VEGF to VEGF group. When adjusting for the Heng et al poor risk criteria and non-clear cell histology, the hazard ratio of death for the VEGF to mTOR group vs the VEGF to VEGF group was 0.833 (95%CI 0.669-1.037, p=0.1016). When adjusting for poor risk criteria, the hazard ratio of death for the sunitinib to everolimus vs sunitinib to temsirolimus sequences was 0.774 (0.52-1.153, p=0.2086). Conclusions: The sequence of TT may not have a substantial effect on outcome but results of prospective randomized studies are awaited. [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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».