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Enregistrement W4387330498 · doi:10.1101/2023.10.03.23296504

Clinical variables associated with immune checkpoint inhibitor outcomes in patients with metastatic urothelial carcinoma

2023· preprint· en· W4387330498 sur OpenAlexaffabout
Soumaya Labidi, Nicholas Meti, Reeta Barua, Mengqi Li, Jamila Riromar, Di Jiang, Nazanin Fallah‐Rad, Srikala S. Sridhar, Sonia V. del Rincón, Rossanna C. Pezo, Cristiano Ferrario, Susanna Y. Cheng, Adrian G. Sacher, April A. N. Rose

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreToronto East General HospitalMcGill UniversitySt Mary's Hospital CentreJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineMetastatic Urothelial CarcinomaOncologyProportional hazards modelCohortCancerBladder cancerMetastasisRetrospective cohort studyUrothelial carcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Anti-PD-1/L1 immune checkpoint inhibitors (ICI) are indicated for metastatic urothelial cancer (mUC), however, only a minority of patients will derive therapeutic benefit. Strong predictive and prognostic factors are lacking. We investigated if clinical variables were associated with ICI outcomes in mUC. Methods We performed a multi-center retrospective cohort study of patients with mUC who received anti-PD-1/L1 ICI for metastatic disease between 2016-2021 at 3 Canadian cancer centres. Clinical characteristics, including demographics, BMI, metastatic sites, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), objective response, and survival were abstracted from chart review. ICI treatment response was determined by investigator assessment of clinical and radiologic parameters. Fisher’s exact test was used to assess differences in response rates between groups. Log rank and Cox regression models were used to assess overall survival (OS). Results We identified 135 patients with mUC who received anti-PD1/L1 ICI. A BMI ≥ 25 was significantly correlated to a higher overall response rate (ORR) to ICI (45.4% vs 16.3%, P = 0.020). After a median follow-up of 14.5 months, patients with BMI ≥ 30 experienced significant longer median OS 24.8 months vs. 14.4 months for 25 ≤ BMI < 30 and 8.5 months for BMI < 25 (P = 0.012). The ORR was significantly less in the presence of bone metastasis 16% vs 41% P = 0.006, and liver metastasis 16% vs 39% P = 0.013. Conversely, the presence of metastatic lymph nodes was significantly correlated with higher ORR 40% vs 20% P = 0.032. The median OS for patients with bone metastasis was 7.3 months vs 18 months in the absence of bone metastasis (P < 0.001). Patients with liver metastasis had a median OS of 8.6 months compared to 15 months for those without liver metastasis (P = 0.006). For lung metastasis, median OS was 8.7 months compared to 17.3 months (P = 0.004). No statistical difference was shown in OS for lymph nodes metastasis, with a median of 13.5 months vs 12.7 months (P = 0.175). Patients with NLR ≥ 4 had a significant worse OS (8.2 months vs 17.7 months P = 0.0001). In multivariate analysis, BMI ≥ 30, bone metastasis and NLR ≥ 4 were independent prognosis factor for OS. Conclusions Our data identified BMI and bone metastasis as novel, independent, clinical biomarkers that were strongly and independently associated with ICI response and survival in mUC. External validation of these data in a larger study and investigations into the mechanisms behind these findings are warranted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,268 · 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'admission2
Résumé présentoui

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