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Enregistrement W4379283976 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.4502

Final prespecified overall survival (OS) analysis of CLEAR: 4-year follow-up of lenvatinib plus pembrolizumab (L+P) vs sunitinib (S) in patients (pts) with advanced renal cell carcinoma (aRCC).

2023· article· en· W4379283976 sur OpenAlexaff
Robert J. Motzer, Camillo Porta, Masatoshi Eto, Thomas Powles, Viktor Grünwald, Thomas E. Hutson, B. Yа. Alekseev, Sun Young Rha, Jaime R. Merchan, Jeffrey C. Goh, Anil Kapoor, Ugo De Giorgi, Bohuslav Melichar, Sung‐Hoo Hong, Howard Gurney, Karla Rodriguez-Lopez, Cixin He, Chinyere E. Okpara, Jodi A. McKenzie, Toni K. Choueiri

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineClinical endpointRenal cell carcinomaUrologySunitinibGastroenterologyConfidence intervalEverolimusHazard ratioClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4502 Background: In the phase 3 CLEAR trial, L+P showed clinically meaningful and statistically significant benefits in PFS (primary endpoint) and OS, and improved ORR compared with S in 1L aRCC (Motzer NEJM 2021). Here, we report 4-yr follow-up results from the final prespecified OS analysis of CLEAR (data cutoff: 31 Jul 2022). Methods: Treatment-naïve pts (n=1069) who had aRCC with a clear-cell component were randomized (1:1:1) to receive: L 20 mg PO QD + P 200 mg IV Q3W; or L 18 mg + everolimus 5 mg PO QD; or S 50 mg PO QD (4 wks on/2 wks off). Stratification factors were geographic region and MSKCC prognostic risk group. This final prespecified OS analysis was triggered by ~304 death events in 2 arms. OS, PFS, ORR, duration of response (DOR), and PFS on next-line therapy (PFS2) were assessed for L+P and S. PFS, ORR and DOR were assessed per independent review using RECIST v1.1. Nominal P-values are shown. Results: At a median follow-up (IQR) of 49.8 mos (41.4–53.1) for L+P and 49.4 mos (41.6–52.8) for S, 149 and 159 deaths had occurred, respectively. OS benefit with L+P vs S was maintained (HR, 95% CI; 0.79, 0.63–0.99). OS favored L+P vs S across MSKCC risk groups (HR, 95% CI; favorable [fav]: 0.89, 0.53–1.50; intermediate [int]: 0.81, 0.62–1.06; poor: 0.59, 0.31–1.12). PFS benefit of L+P vs S was maintained (HR, 95% CI; 0.47, 0.38–0.57). PFS favored L+P vs S across MSKCC risk groups (HR, 95% CI; fav: 0.46, 0.32–0.67; int: 0.51, 0.40–0.65; poor: 0.18, 0.08–0.42). ORR was greater with L+P (71.3%; complete response [CR], 18.3%) vs S (36.7%; CR, 4.8%) (relative risk, 95% CI; 1.94, 1.67–2.26). Less pts in the L+P arm (181/355, 51.0%) received subsequent anticancer therapies compared with the S arm (246/357, 68.9%); 56 (15.8%) and 195 (54.6%) received PD-1/PD-L1 checkpoint inhibitors, respectively. Analysis of OS adjusted for subsequent therapies will be presented. PFS2 was longer with L+P vs S (43.3 vs 25.9 mos; HR, 95% CI; 0.63, 0.51–0.77). Grade ≥3 treatment-related adverse events occurred in 74.1% and 60.3% pts in the L+P and S arms, respectively. Conclusions: L+P continues to demonstrate clinically meaningful benefit vs S in OS, PFS, ORR, and CR in the 1L treatment of pts with aRCC at 4-yr follow-up, thus supporting the robustness of the primary analysis data from CLEAR. Clinical trial information: NCT02811861 .[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)0,005
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations41
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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