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Enregistrement W4379337241 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.4555

Impact of smoking status (SS) on the clinical outcomes of patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) treated with first line (1L) immuno-oncology (IO)-combination regimens: Results from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC).

2023· article· en· W4379337241 sur OpenAlexaff
Georges Gebrael, Eddy Saad, Chris Labaki, Renée Maria Saliby, Nicolas Sayegh, J. Connor Wells, Karl Semaan, Marc Eid, Kosuke Takemura, Matthew Scott Ernst, Audreylie Lemelin, Naveen S. Basappa, Lori Wood, Thomas Powles, D. Scott Ernst, Anil Kapoor, Wanling Xie, Neeraj Agarwal, Daniel Yick Chin Heng, Toni K. Choueiri

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreMcMaster UniversityCancer Care OntarioDalhousie UniversityQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineRenal cell carcinomaOncologyProportional hazards modelPembrolizumabLogistic regressionLung cancerCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4555 Background: Active smoking is associated with decreased overall survival (OS) in patients (pts) with mRCC treated with VEGF targeted therapy (VEGF-TT) (Kroeger N. et al. 2019, IMDC investigators). Conversely, smoking history has been linked to improved OS in pts with advanced non-small cell lung carcinoma (NSCLC) receiving 1L pembrolizumab monotherapy (Popat S. et al., 2022). Herein, we assess the association between SS and outcomes in pts with mRCC treated with 1L standard of care (SOC) IO-based regimens. Methods: Real-world data from the IMDC were collected retrospectively. We included mRCC pts who received either dual IO therapy or IO + VEGF-TT in the 1L setting and known SS at disease diagnosis. Pts were categorized as current, former and non-smokers. The primary outcomes were OS, time to treatment failure (TTF) and objective response rate (ORR) on 1L IO-based regimens. OS and TTF were evaluated using Cox regression, adjusting for age at 1L treatment, IMDC risk groups, BMI, histological type and time from diagnosis to 1L treatment initiation. ORR was compared between the SS groups using a logistic regression, adjusting for the same confounders. Results: 989 pts were eligible and included. 438 (44.3%), 415 (42%), and 136 (13.7%) pts were non-smokers, former, and current smokers at diagnosis, respectively. Median time from diagnosis to initiation of 1L IO-based treatment was 0.47 years (IQR 0.13-2.15). At baseline, there were no significant differences in age at 1L, IMDC risk groups, KPS status, BMI, and presence of sarcomatoid features across the 3 groups (p>0.05). Median follow up was 21.2 months from 1L IO-based treatment initiation. On multivariable analysis, no significant differences in OS, TTF or ORR were seen between the SS groups (p>0.05). Conclusions: To our knowledge, this represents the first and largest effort to evaluate the impact of smoking on clinical outcomes in pts with mRCC treated with IO-based regimens. There was no association between SS at diagnosis and the clinical outcomes of patients with mRCC receiving current 1L SOC IO-based regimens. As opposed to other cancer types (i.e., NSCLC), current or past smoking history did not appear to be predictive of benefit from IO-based therapy. [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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,279 · 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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