Outcomes of Patients with Brain Metastases from Renal Cell Carcinoma Receiving First-line Therapies: Results from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Patients with brain metastases (BrM) from renal cell carcinoma and their outcomes are not well characterized owing to frequent exclusion of this population from clinical trials. We analyzed data for patients with or without BrM using the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC). A total of 389/4799 patients (8.1%) had BrM on initiation of systemic therapy. First-line immuno-oncology (IO)-based combination therapy was associated with longer median overall survival (OS; 32.7 mo, 95% confidence interval [CI] 22.3-not reached) versus tyrosine kinase inhibitor monotherapy (20.6 mo, 95% CI 15.7-24.5; p = 0.019), as were intensive focal therapies with stereotactic radiotherapy or neurosurgery (31.4 mo, 95% CI 22.3-37.5) versus whole-brain radiotherapy alone or no focal therapy (16.5 mo, 95% CI 10.2-21.1; p = 0.028). On multivariable analysis, IO-based regimens (HR 0.49, 95% CI 0.25-0.97; p = 0.040) and stereotactic radiotherapy or neurosurgery (HR 0.48, 95% CI 0.29-0.78; p = 0.003) were independently associated with longer OS, as was IMDC favorable or intermediate risk (HR 0.40, 95% CI 0.24-0.66; p < 0.001). Intensive systemic and focal therapies were associated with better prognosis in this population. Further studies should explore the clinical effectiveness of multimodal strategies. PATIENT SUMMARY: In a large group of patients with advanced kidney cancer, we found that 8.1% had brain metastases when starting systemic therapy. Patients with brain metastases had significantly poorer prognosis than those without brain metastases. Receipt of combination immunotherapy, stereotactic radiotherapy, or neurosurgery was associated with longer overall survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».