Real-word experience of pazopanib and sorafenib in patients with desmoid tumors: A CanSaRCC multi-center study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sorafenib and pazopanib, two tyrosine kinase inhibitors (TKI), are widely used in patients with progressive symptomatic desmoid tumors (DT). Limited real-word data is available on long-term outcomes of patients who progressed on, stopped, or continued TKIs. METHODS: Patients diagnosed with DTs and treated with sorafenib or pazopanib between 2011 and 2022 at 11 institutions were reviewed. Patient history, response to therapy and toxicity were recorded. Statistical analyses utilized Kaplan-Meier and log-rank tests. RESULTS: 142 patients with DT treated with sorafenib (n = 126, 88.7 %) or pazopanib (n = 16, 11.3 %) were analyzed. The median treatment duration was 10.8 months (range: 0.07- 73.9). The overall response rate and the disease control rate were 26.0 % and 95.1 %, respectively. The median tumor shrinkage was - 8.5 % (range -100.0 %- +72.5 %). Among responders, the median time to an objective response was 15.2 months (range: 1.1 to 33.1). The 1-year and 2-year progression-free survival rates were 82 % and 80 %. Dose reductions were necessary in 34 (23.9 %) patients. Grade 3 or higher adverse events were reported in 36 (25.4 %) patients. On the last follow-up, 55 (38.7 %) patients continued treatment. Treatment discontinuation (n = 85, 59.9 %) was mainly for toxicity (n = 35, 45.9 %) or radiological or clinical progression (n = 30, 35.3 %). For the entire cohort, 36 (25.4 %) patients required subsequent treatment. In the 32 responders, only 1 (3.1 %) patient required a subsequent treatment. In patients who discontinued TKI, 25 (44.6 %) with stable disease received subsequent treatment compared to 0 (0.0 %) of responders. CONCLUSION: This retrospective study represents the largest cohort of DT patients treated with sorafenib or pazopanib to date. Discontinuation of treatment in responders is safe. The optimal treatment duration in patients with stable disease remains to be defined.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».