A multicentered population-based analysis of outcomes of patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) who do not meet eligibility criteria for clinical trials.
Notice bibliographique
Résumé
353 Background: Clinical trials have strict eligibility criteria to maintain internal validity. These criteria exclude many patients to whom the trial results are later applied to in clinical practice. Patients that do not meet eligibility criteria are poorly characterized. Methods: mRCC patients treated with VEGF targeted therapy were retrospectively deemed ineligible for clinical trials (according to commonly used inclusion/exclusion criteria) if they had a Karnofsky Performance Status (KPS) < 70%, brain metastases, non-clear cell histology, hemoglobin ≤ 9 g/dL, creatinine > 2x the upper limit of normal, platelet count of < 100x103/uL, neutrophil count < 1500/mm3 or corrected calcium ≤ 12 mg/dL. Results: 894/2076 (43%) patients were deemed ineligible for clinical trials by the above criteria. Between ineligible versus eligible patients, the response rate, median progression free survival (PFS) and median overall survival of first-line targeted therapy were 21% vs 29%, 5.2 vs 8.8 months and 14.5 vs 28.8 months (all p < 0.0001), respectively. Second-line PFS (if applicable) was 3.2 months in the trial ineligible vs 4.4 months in the trial eligible patients (p = 0.0074). When adjusted by the Heng et al prognostic categories, the hazard ratio for death between trial ineligible vs trial eligible patients was 1.621 (95% CI = 1.431–1.836, p < 0.0001). If only KPS, brain metastases and non-clear cell histology were used as exclusion criteria, 672 (32%) patients were excluded and the results were similar. Conclusions: The number of patients that are ineligible for clinical trials is high and their outcomes are inferior. Designing more inclusive clinical trials for this “ineligible” patient population are needed. [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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».