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Enregistrement W4286296468 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.6590

Comparison of outcomes for Hispanic and non-Hispanic patients with advanced renal cell carcinoma in the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database.

2022· article· en· W4286296468 sur OpenAlexaff
Kripa Guram, Jiaming Huang, Vishal Navani, Wanling Xie, Talal El Zarif, Elio Adib, Neeraj Agarwal, Haoran Li, Chris Labaki, Muhieddine Labban, José Manuel Ruiz Morales, Toni K. Choueiri, Daniel Yick Chin Heng, Brent S. Rose, Rana R. McKay

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensUniversity of CalgaryOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaHazard ratioInternal medicineProportional hazards modelClinical endpointCohortOncologyClear cell renal cell carcinomaCancerConfidence intervalClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6590 Background: Epidemiologic studies suggest that Hispanic patients with renal cell carcinoma (RCC) have worse outcomes than non-Hispanic White patients (NHW). It is unclear if this disparity is related to inherent biological differences or patients’ social determinants of health (SDOH). Utilizing the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database (IMDC) of patients with RCC primarily receiving care at academic medical centers, we investigated outcomes of Hispanic and NHW patients with advanced RCC. Methods: Eligible patients included patients who self-reported being non-Black Hispanic or NHW with locally advanced or metastatic RCC initiating systemic therapy. The primary endpoint was overall survival (OS) and secondary endpoint was time to treatment failure (TTF) for the first-line therapy. Kaplan Meier curves were constructed for OS and TTF. Cox regression was used to estimate hazard ratios (HR) adjusted for confounding variables. Results: The cohort included 1,563 patients, of which 181 (11.6%) were Hispanic. Most patients were male (74%) with clear cell histology (82%). IMDC risk groups were 18%, 58%, 24% for favorable, intermediate, and poor risk, respectively, and were similar by ethnic groups. Compared to NHW, Hispanic patients were younger at diagnosis (median 57 vs 59 years, p = 0.036), less likely to have > 1 metastatic site (61% vs 77%, p < 0.001) and bone metastases (24% vs 33%, p = 0.009). 1,178 patients (124 Hispanic vs. 1,054 NWH) received treatment before 2018, 385 patients (57 Hispanic vs. 328 NWH) received treatment during or after 2018. With regards to first line therapy, the majority received tyrosine kinase inhibitor (TKI) monotherapy (70%), 10% received immunotherapy (IO) + IO, 9% received TKI + IO, 4% received IO monotherapy, and 8% received other treatments. Median TTF was 7.8 months (95% Confidence Interval (CI): 6.2-9.0) in Hispanic patients and 7.5 months (95% CI: 6.9-8.1) in NHW patients. On multivariable analysis, there was no significant difference in TTF between Hispanic and NHW patients (HR 1.05, 95% CI: 0.89-1.25, p = 0.558). Significant predictors of TTF were presence of unfavorable site of metastases, histology, IMDC risk group, and therapy type. Median OS was 38.0 months (95% CI: 28.1-59.2) in Hispanic patients and 35.7 months (95% CI: 31.9-39.2) in NHW patients. On multivariable analysis, there was no significant difference in OS between Hispanic and NHW patients (HR 1.07, 95% CI: 0.87-1.32, p = 0.544). Significant predictors of OS were number of metastatic sites, presence of unfavorable metastasis, histology, IMDC risk group, and therapy type. Conclusions: In this analysis, we did not detect a difference in OS or TTF for Hispanic patients with RCC. Our data suggest that access to care (as available in a tertiary cancer hospital) can mitigate the historic difference in outcomes in Hispanic versus NWH patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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