First-line mTOR inhibition in metastatic renal cell carcinoma (mRCC): An analysis from the International mRCC Database Consortium.
Notice bibliographique
Résumé
430 Background: mTOR inhibitors (mTORi) are an important class of targeted therapies for mRCC that may act through regulation of mTOR as well as hypoxia-inducible factor and its resultant downstream angiogenesis pathways. FDA approval was based on efficacy in poor risk patients in the first-line setting for temsirolimus (T) and in sunitinib- and sorafenib-refractory patients for everolimus (E). Little is known about T’s effectiveness in good and intermediate risk patients and E’s outcomes in the first-line setting. Methods: We evaluated our international mRCC database to evaluate the outcomes of patients who received mTORi as their first-line targeted therapy. Results: Of the 2,370 patients in the database, 49 received a first-line mTORi (7 E, 42 T). Median age was 61 years and median KPS was 80%. 63% had clear cell and 37% had non-clear cell histology. 65% had prior nephrectomy. Of the 38 patients with available Heng prognostic risk criteria, 21%, 21%, and 58% were good, intermediate, and poor risk respectively. Median PFS and OS are detailed below. Objective responses and disease stabilization were achieved in 5% and 58%. Second-line therapy was administered in 21 patients of which 17 received VEGF inhibitors. Conclusions: Outcomes for good and intermediate risk patients treated with first-line mTORi were lower than historically expected for patients treated with VEGF targeted therapies. These results may be due to inclusion of non-clear cell histologies, treatment biases, small sample size, or other undefined confounders that need further exploration. Greater data capture of this important cohort of patients to confirm these results is planned and will be presented. [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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».