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Enregistrement W4318046437 · doi:10.1016/j.eururo.2023.01.001

Outcomes for International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium Prognostic Groups in Contemporary First-line Combination Therapies for Metastatic Renal Cell Carcinoma

2023· article· en· W4318046437 sur OpenAlexaff
Matthew Scott Ernst, Vishal Navani, J. Connor Wells, Frede Donskov, Naveen S. Basappa, Chris Labaki, Sumanta K. Pal, Luís Meza, Lori Wood, D. Scott Ernst, Bernadett Szabados, Rana R. McKay, Francis Parnis, Cristina Suárez, Takeshi Yuasa, Aly‐Khan A. Lalani, Ajjai Alva, Georg A. Bjarnason, Toni K. Choueiri, Daniel Y.C. Heng

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreJuravinski Cancer CentreOttawa Regional Cancer FoundationMcMaster UniversityQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaOncologyInternal medicineCarcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The combination of immuno-oncology (IO) agents ipilimumab and nivolumab (IPI-NIVO) and vascular endothelial growth factor targeted therapies (VEGF-TT) combined with IO (IO-VEGF) are current standard of care first-line treatments for metastatic renal cell carcinoma (mRCC). OBJECTIVE: To establish real-world clinical benchmarks for IO combination therapies based on the International mRCC Database Consortium (IMDC) criteria. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Patients with mRCC who received first-line IPI-NIVO, IO-VEGF, or VEGF-TT from 2002 to 2021 were identified using the IMDC database and stratified according to IMDC risk groups. OUTCOME MEASUREMENTS AND STATISTICAL ANALYSIS: Overall survival (OS), time to next treatment (TTNT), and treatment duration (TD) were calculated using the Kaplan-Meier method and compared between IMDC risk groups within each treatment cohort by the log-rank test. The overall response rate (ORR) was calculated by physician assessment of the best overall response. The primary outcome was OS at 18 mo. RESULTS AND LIMITATIONS: In total, 728 patients received IPI-NIVO, 282 IO-VEGF, and 7163 VEGF-TT. The median follow-up times for patients remaining alive were 14.3 mo for IPI-NIVO, 14.9 mo IO-VEGF, and 34.4 mo for VEGF-TT. OS at 18 mo for favorable, intermediate, and poor risk was, respectively, 90%, 78%, and 50% for those receiving IPI-NIVO; 93%, 83%, and 74% for IO-VEGF; and 84%, 64%, and 28% for VEGF-TT. ORRs in favorable-, intermediate-, and poor-risk groups were 41.3%, 40.6%, and 33.0% for those receiving IPI-NIVO; 60.3%, 56.8%, and 40.9% for IO-VEGF; and 39.3%, 33.5%, and 20.9% for VEGF-TT, respectively. The IMDC model stratified patients into statistically distinct risk groups for the three endpoints of OS, TTNT, and TD within each treatment cohort. Limitations of this study were the retrospective design and short follow-up. CONCLUSIONS: This study demonstrated that the IMDC model continues to risk stratify patients with mRCC treated with contemporary first-line IO combination therapies and provided real-world survival benchmarks. PATIENT SUMMARY: The International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium model continues to stratify patients with metastatic renal cell carcinoma receiving modern combination treatments in the real-world setting.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations68
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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