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Enregistrement W4285189908 · doi:10.1177/17588359221108685

Evolving landscape of first-line combination therapy in advanced renal cancer: a systematic review

2022· review· en· W4285189908 sur OpenAlexafffund
Aly‐Khan A. Lalani, Daniel Y.C. Heng, Naveen S. Basappa, Lori Wood, Nayyer Iqbal, Deanna McLeod, Denis Soulières, Christian Kollmannsberger

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Medical Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of CalgaryQueen Elizabeth II Health Sciences CentreMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesPfizer CanadaMerck CanadaIpsenEisai
Mots-clésMedicineCancer therapySystematic reviewCancerKidney cancerOncologyMEDLINEIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Renal cell carcinoma (RCC) is a common malignancy with approximately 30% of cases diagnosed at the advanced or metastatic stage. While single-agent vascular endothelial growth factor-targeted therapy has been a mainstay of treatment, data from multiple phase III trials assessing first-line immune checkpoint inhibitor (ICI) combinations have demonstrated a significant survival benefit. Methods: A systematic search of the published and presented literature was performed to identify phase III trials assessing ICI combination regimens in RCC using search terms ‘immune checkpoint inhibitors’ AND ‘renal cell carcinoma,’ AND ‘advanced’. Results: Six phase III trials showed significant benefits for ICI combinations compared with sunitinib. Nivolumab plus ipilimumab significantly improved overall survival [OS; median, 47.0 versus 26.6 months, hazard ratio (HR) = 0.68, 95% confidence interval (CI) = 0.58–0.81, p < 0.0001) and progression-free survival (PFS; median 11.6 versus 8.3 months, HR = 0.73, 95% CI = 0.61–0.87, p = 0.0004) in International Metastatic renal cell carcinoma Database Consortium intermediate and poor-risk patients. OS was also significantly improved for ICI plus tyrosine kinase inhibitor combinations regardless of risk, including pembrolizumab plus either axitinib (HR = 0.73, 95% CI = 0.60–0.88, p < 0.001) or lenvatinib (HR = 0.66, 95% CI = 0.49–0.88, p = 0.005) and nivolumab plus cabozantinib (HR = 0.66, 95% CI = 0.50–0.87, p = 0.003). No new safety signals were identified. Conclusions: Phase III first-line trials of ICI combinations showed survival benefits compared with a control arm of sunitinib. Global access to these combinations should be made available to patients with advanced RCC.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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