Efficacy and safety of lenvatinib plus pembrolizumab vs sunitinib in the East Asian subset of patients with advanced renal cell carcinoma from the <scp>CLEAR</scp> trial
Notice bibliographique
Résumé
In the CLEAR trial, lenvatinib plus pembrolizumab met study endpoints of superiority vs sunitinib in the first-line treatment of patients with advanced renal cell carcinoma. We report the efficacy and safety results of the East Asian subset (ie, patients in Japan and the Republic of Korea) from the CLEAR trial. Of 1069 patients randomly assigned to receive either lenvatinib plus pembrolizumab, lenvatinib plus everolimus or sunitinib, 213 (20.0%) were from East Asia. Baseline characteristics of patients in the East Asian subset were generally comparable with those of the global trial population. In the East Asian subset, progression-free survival was considerably longer with lenvatinib plus pembrolizumab vs sunitinib (median 22.1 vs 11.1 months; HR 0.38; 95% CI: 0.23-0.62). The HR for overall survival comparing lenvatinib plus pembrolizumab vs sunitinib was 0.71; 95% CI: 0.30-1.71. The objective response rate was higher with lenvatinib plus pembrolizumab vs sunitinib (65.3% vs 49.2%; odds ratio 2.14; 95% CI: 1.07-4.28). Dose reductions due to treatment-emergent adverse events (TEAEs) commonly associated with tyrosine kinase inhibitors occurred more frequently than in the global population. Hand-foot syndrome was the most frequent any-grade TEAE with lenvatinib plus pembrolizumab (66.7%) and sunitinib (57.8%), a higher incidence compared to the global population (28.7% and 37.4%, respectively). The most common grade 3 to 5 TEAEs were hypertension with lenvatinib plus pembrolizumab (20%) and decreased platelet count with sunitinib (21.9%). Efficacy and safety for patients in the East Asian subset were generally similar to those of the global population, except as noted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».