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Enregistrement W4379281242 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.11560

Evaluation of hyperprogression in patients with sarcoma treated with targeted therapy and/or immunotherapy in early-phase clinical trials.

2023· article· en· W4379281242 sur OpenAlexaff
Aisha Alshibany, Esmail Mutahar Al-Ezzi, Abha A. Gupta, Abdulazeez Salawu, Geoffrey Alan Watson, Lisa Wang, Philippe L. Bédard, Anna Spreafico, Aaron R. Hansen, Lillian L. Siu, Albiruni Ryan Abdul Razak

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineSoft tissue sarcomaContext (archaeology)Clinical trialSarcomaOncologyResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsCancerIncidence (geometry)Adverse effectPhases of clinical researchSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

11560 Background: Hyper-progressive disease (HPD) is an adverse outcome with acceleration of tumor growth, often accompanied by clinical deterioration. This phenomenon is described with immunotherapy (IT) but its incidence in sarcoma and/or in the context of targeted therapy (TT) remains unknown. Tumor growth rate (TGR) allows for dynamic evaluation of tumor volume change over time and may complement RECIST. We evaluated HPD in sarcoma patients (pts) treated in early-phase trials by assessing TGR and describing their subsequent clinical outcomes. Methods: We retrospectively reviewed medical records from advanced soft tissue sarcoma (STS) pts enrolled in early phase trials at the Princess Margaret Cancer Centre between January 2012 and December 2022. TGR was calculated based on tumor measurements taken at pre-baseline, baseline, and on-treatment CT scans. We used the Champiat formula (Clin Cancer Res 2017) to calculate TGR ratio. Primary objective was to describe the incidence of HPD, defined as a TGR ratio of > 50%. Secondary objective was to investigate the correlation between HPD with progression-free survival (PFS) and overall survival (OS). Results: We identified a total of 192 pts involved in STS early phase trials from 2012-2022. Most common histology was leiomyosarcoma seen in 72 pts. Eighty-four pts (43.8%) received TT, 75 (39%) pts received IT-based, and the rest had combined TT/IT regimens (n = 33, 17.2%). The incidence of HPD was 6.8% (n = 13), including IT-based (n = 9) and non-IT-based (n = 4) regimens. HPD was associated with a worse PFS, and OS compared to non-HPD pts (median PFS 1.6m vs 4.6m HR: 5.5, 95%CI 2.8-10.6, P < 0.001; median OS 5.5 vs 16.1 months; HR: 3.7, 95%CI: 2.0-7.1, P < 0.001). On multivariable analysis, only IT was significantly associated with HPD (OR 3.9, 95%CI: 1.1-13, P = 0.021). There was no association between HPD and new lesions or sarcoma histology subtype. Conclusions: HPD occurs in a small subset of sarcoma patients undergoing clinical trials with TT or IT. Exploring TGR provides clinically meaningful data as it pertains to HPD as it predicts OS and PFS in sarcoma patients undergoing early-phase clinical trials.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,323
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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