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Enregistrement W4379282010 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.4518

First-line lenvatinib + pembrolizumab treatment across non-clear cell renal cell carcinomas: Results of the phase 2 KEYNOTE-B61 study.

2023· article· en· W4379282010 sur OpenAlexaff
Chung‐Han Lee, Howard Gurney, Vagif Atduev, Cristina Suárez, Miguel Á. Climent Durán, David Pook, Piotr Tomczak, Philippe Barthélémy, Jae‐Lyun Lee, Taron Nalbandian, V.P. Stus, Thomas Ferguson, Paweł Wiechno, Erhan Gökmen, Louis Lacombe, Craig Gedye, Joseph E. Burgents, Manish Sharma, Xiang Peng, Laurence Albigès

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPembrolizumabMedicineChromophobe cellClear cellLenvatinibRenal cell carcinomaHistologyInternal medicineOncologyClinical endpointCabozantinibCancerClinical trialImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4518 Background: Lenvatinib (lenva) + pembrolizumab (pembro) is a first-line treatment for advanced clear cell renal cell carcinoma (RCC). Initial results of the single-arm, phase 2 KEYNOTE-B61 (NCT04704219) study showed antitumor activity of lenva + pembro in patients (pts) with advanced non-clear cell RCC who had opportunity for ≥24 wk of follow-up (n=82). We report results from the complete cohort of pts enrolled in KEYNOTE-B61 (N=158) with extended follow-up. Methods: Adults with previously untreated advanced non-clear cell RCC and measurable disease per RECIST v1.1 received lenva 20 mg PO QD + pembro 400 mg IV Q6W for up to 18 cycles (~2 y). The primary end point was ORR per RECIST v1.1 by blinded independent central review (BICR). Secondary end points included DOR, DCR, and PFS per RECIST v1.1 by BICR; OS; and safety. Histology was assessed by investigator (assessment by central review is planned). Results: Of 158 treated pts, 93 (59%), 29 (18%), and 21 (13%) had papillary, chromophobe, and unclassified histology, respectively. Additionally, 6 pts (4%) had translocation and 9 (6%) had other histology. 70 pts (44%) had IMDC favorable risk and 88 (56%) had intermediate/poor risk. Median follow-up was 14.9 mo (range 8.7-19.7). ORR was 49% (95% CI, 41-57; 9 CRs [6%]; 69 PRs [44%]). DCR was 82% (95% CI, 75-88). Median DOR was not reached (NR; range, 1.5+ to 15.3+ mo). By Kaplan-Meier estimate, 75% of responders had a response for ≥12 mo. ORR and DCR by histology are shown in the table. For the IMDC favorable risk group, ORR was 51% (95% CI, 39-64) and DCR was 87% (95% CI, 77-94). For the IMDC intermediate/poor risk group, ORR was 48% (95% CI, 37-59) and DCR was 78% (95% CI, 68-86). In all pts, median PFS and OS were 17.9 mo (95% CI, 13.5-NR) and NR (95% CI, NR-NR), respectively; 12-mo rates were 63% and 82%. Treatment-related AEs (TRAEs) occurred in 149 pts (94%) and were consistent with results from other studies. The most common (≥30%) TRAEs were hypertension (n=90; 57%), diarrhea (n=69; 44%), and hypothyroidism (n=58; 37%). Grade 3-4 TRAEs occurred in 81 pts (51%). Overall, 17 pts (11%) discontinued pembro, 14 (9%) discontinued lenva, and 5 (3%) discontinued both drugs because of TRAEs. No deaths occurred because of TRAEs. Conclusions: In pts with advanced non-clear cell RCC enrolled in KEYNOTE-B61, lenva + pembro showed antitumor activity with no new safety signals. These data support the use of lenva + pembro as first-line treatment for pts with non-clear cell RCC, regardless of histology. Clinical trial information: NCT04704219 . [Table: see text]

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
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