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Enregistrement W4324136707 · doi:10.1200/jco.2023.41.6_suppl.646

Real-world outcomes in patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) receiving dual immune checkpoint inhibitor (ICI-ICI) regimens or immune checkpoint inhibitor and tyrosine kinase inhibitor (ICI-TKI) combinations as first-line therapy: A British Columbia (BC) population-based analysis.

2023· article· en· W4324136707 sur OpenAlexaffabout
Antoine Morin Coulombe, Faisal Abdullah Alsadoun, Xin Ye, Maryam Soleimani, Lucia Nappi, Bernhard J. Eigl, Kim N., Christian Kollmannsberger

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSunitinibNivolumabIpilimumabRenal cell carcinomaInternal medicinePembrolizumabAxitinibOncologyPopulationTyrosine-kinase inhibitorProportional hazards modelCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

646 Background: Currently available first-line treatment regimens for mRCC include pembrolizumab-axitinib (ICI-TKI) and ipilimumab-nivolumab (ICI-ICI). Although both regimens are superior to sunitinib, direct comparisons between ICI-ICI and ICI-TKI are lacking and real-world data are sparse. Methods: Through BC Cancer pharmacy data and patient access programs queries, we identified 319 mRCC patients who were treated with first line ICI-TKI or ICI-ICI between May 2019 and March 2022. Patients’ charts were reviewed for baseline characteristics, including International mRCC Database Consortium (IMDC) risk criteria, pharmacy data, pathology and radiology reports, treatment toxicity, rationale for treatment choice when available, progression and survival outcomes. Treatment groups were compared using standard descriptive statistics; survival outcomes were compared using Kaplan Meier and Cox Regression analyses. Results: Among the first 214 patients, 64.9% and 35.1% received first line ICI-ICI and ICI-TKI, respectively. The most commonly cited reason for choosing ICI-ICI was unavailability of a publicly funded alternative at the time of prescription. IMDC risk group distribution was markedly different between regimens; in ICI-TKI patients, favorable, intermediate and poor-risk patients respectively represented 60.3%, 28.8% and 10.9%, versus 10.2%, 56.9% and 32.9% in ICI-ICI patients (p<0.001). Response rates in ICI-TKI compared favorably to ICI-ICI in the overall population with objective response rates (ORR) of 69% vs 50.4% (p=0.012) and primary progression rates of 12.7% vs 33.1% (p=0.001). However, in the intermediate-poor risk patients, survival outcomes were similar between ICI-TKI and ICI-ICI, with median progression-free survival (mPFS) of 7.5 versus 4.5 months respectively (hazard ratio [HR] 0.67, 95% confidence interval [CI] 0.41 to 1.09, p=0.107) and median overall survival (mOS) of not reached (NR) vs 22.6 months (HR 0.86, 95% CI 0.44 to 1.69, p=0.665). Of interest, in patients treated with ICI-ICI, more ipilimumab infusions in the induction phase was associated with improved mOS, rising from 3.9 to 13.6, 21.8 and 37.5 months for 1, 2, 3 or 4 infusions respectively (statistically significant by Log Rank [Mantel-Cox], p<0.001). Conclusions: In the real-world mRCC experience from BC, Canada, ICI-TKI was associated with statistically significantly improved ORR over ICI-ICI although the treated population was comparatively enriched for favorable risk patients by IMDC. PFS and OS did not differ between the two regimens in the intermediate-poor risk population. Updated results on all 319 patients will be presented.

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)0,003
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 enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,294 · 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'admission2
Résumé présentoui

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