MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4324136624 · doi:10.1200/jco.2023.41.6_suppl.477

Chemotherapy, immunotherapy, or combination first-line treatment for metastatic urothelial carcinoma of the bladder: A large real-world experience.

2023· article· en· W4324136624 sur OpenAlexaff
Sanjana Ranganathan, Carlos Riveros, Jiaqiong Xu, Michael Geng, Emily Huang, Maryam Anis, Taliah Muhammad, Jun Zhang, Eleni Efstathiou, Christopher J.D. Wallis, Guru Sonpavde, Raj Satkunasivam

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineOncologyChemotherapyProportional hazards modelImmunotherapyBladder cancerCohortCancerLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

477 Background: First-line therapy for metastatic urothelial carcinoma of the bladder (mUC) consists of platinum-based chemotherapy in most patients and PD1/L1 inhibitors in selected patients. Multiple combination chemo-immunotherapy trials failed to show a clear benefit over chemotherapy alone. We sought to use real-world data to evaluate clinical and sociodemographic factors associated with receipt of first-line chemotherapy, immunotherapy or combination chemo-immunotherapy treatment for metastatic bladder cancer and examined differences in overall survival (OS). Methods: We used the National Cancer Database to identify patients with stage IV UCB diagnosed between 2014 and 2018, who were treated with first-line immunotherapy, chemotherapy, or combination treatment. We performed multivariable logistic regression modeling to determine factors associated with treatment receipt. An extension of inverse probability treatment weighting (IPTW) obtained from multinomial logistic regression was used to balance clinical and sociodemographic differences between treatment groups. Adjusted Kaplan-Meier survival analysis and multivariable Cox proportional hazards regression were used to evaluate the association between treatment and OS. Results: A total of 4,169 patients were identified in the cohort; 3,255 (78.1%) were treated with chemotherapy, 601 (14.4%) with immunotherapy, and 313 (7.5%) with combination treatment. Multivariable analysis identified increasing age (RRR: 1.07, 95% CI, 1.06-1.08), comorbidity burden (Charlson-Deyo 2, RRR: 1.65, 95% CI, 1.21-2.24 and Charlson-Deyo 3, RRR: 2.11; 95% CI, 1.51-2.93), and treatment at an academic facility (RRR: 1.26; 95% CI, 1.03-1.53) as independent predictors of receiving immunotherapy. Treatment at an academic facility (RRR: 1.29, 95% CI, 1.01-1.65) was associated with receipt of combination treatment. After IPTW, we found that combination therapy (hazard ratio [HR]: 0.72; 95% CI, 0.62-0.83), but not immunotherapy alone, was associated with improved survival compared to chemotherapy. These data are limited by inability to determine platinum eligibility, and residual confounding. Conclusions: Patients with older age and more comorbidities were more likely to receive immunotherapy than chemotherapy for first-line treatment of metastatic urothelial carcinoma of the bladder. Modest real-world utilization of chemo-immunotherapy was observed to be higher in academic centers and was associated with improved survival compared to chemotherapy. The study is limited by retrospective design; prospective data are necessary to identify patients who may benefit from combination chemo-immunotherapy.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetBladder and Urothelial Cancer Treatments→Travaux en français237 207→