Identification of characteristics predictive of long-term survival with durvalumab or durvalumab plus tremelimumab in metastatic urothelial carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This retrospective analysis of data from clinical trials in metastatic urothelial carcinoma (mUC) was conducted to determine baseline patient characteristics associated with long-term survival (LTS) following treatment with immune checkpoint inhibitors. METHODS: Data for this analysis were from patients with platinum-refractory mUC who received durvalumab or durvalumab plus tremelimumab in phase 1/2 studies. The primary outcome measure was LTS. Patients were categorised as overall survival (OS) ≥ 2 years (from first dose) or OS < 2 years. A univariable analysis assessed independent associations with LTS and multivariable logistic regression was employed including each variable with P ≤ 0.05 as covariates. RESULTS: Among 360 patients, 88 (24.4%) had OS ≥ 2 years and 272 (75.6%) had OS < 2 years. In univariable analysis, several baseline characteristics and laboratory measurements were associated with LTS including sex, ECOG PS, PD-L1 expression, prior surgery, time from initial diagnosis, lymph node-only involvement, visceral disease, haemoglobin level, absolute neutrophil count, neutrophil-lymphocyte ratio and lactate dehydrogenase level. In multivariable analysis, LTS was significantly associated with ECOG PS, PD-L1 expression, haemoglobin level and absolute neutrophil count. CONCLUSIONS: Several baseline clinical characteristics and laboratory measurements were associated with LTS for patients with platinum-refractory mUC treated with durvalumab or durvalumab plus tremelimumab.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».