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Enregistrement W4399394822 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.5046

Effect of concomitant medications on treatment response and survival in non-metastatic castrate resistant prostate cancer: Secondary analysis of the SPARTAN trial.

2024· article· en· W4399394822 sur OpenAlexaff
Soumyajit Roy, Fred Saad, Shawn Malone, Yilun Sun, Daniel E. Spratt, Amar U. Kishan, Christopher J.D. Wallis, Angela Y. Jia, Osama Mohamad, Umang Swami, Michael Ong, Neeraj Agarwal, Simon Chowdhury, Scott C. Morgan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoUniversity of OttawaPrincess Margaret Cancer CentreOttawa HospitalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConcomitantProstate cancerOncologyInternal medicineProstateCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5046 Background: While exposure to concomitant medications (conmeds) have been found to influence survival and treatment response in patients with metastatic prostate cancer, it is unclear if exposure to these medications affect treatment response and survival in men with non-metastatic castrate resistant prostate cancer (nmCRPC) treated with androgen receptor signaling inhibitors (ARSI). We performed an exploratory analysis of the SPARTAN trial to determine whether receipt of conmeds influenced the effect of apalutamide on overall survival (OS) and metastasis-free survival (MFS) in patients with nmCRPC. Methods: SPARTAN is a phase III randomized controlled trial in which nmCRPC patients were randomly assigned 2:1 to receive apalutamide or placebo in addition to androgen deprivation therapy (ADT). We focused on 5 groups of commonly prescribed classes of conmeds: biguanides (metformin), HMG-CoA reductase inhibitors (statins), angiotensin converting enzyme inhibitors (ACEI), acetylsalicylic acid derivatives (ASA), and proton pump inhibitors (PPI) given their plausible biologic and clinical rationale. To determine the potential effect-modification, we applied Cox regression models with interaction term between the conmed class, the randomized treatment in addition to a minimally sufficient set of confounders. To determine the independent association of each class of conmeds with outcome, we applied IPTW-based survival analysis and log-rank test. Results: Overall, 1152 patients (772 and 380 in the apalutamide and placebo arm, respectively) were eligible for this secondary analysis. For OS, we did not find any statistically significant heterogeneity of treatment effect from ADT plus apalutamide across subgroups stratified by concomitant exposure to the conmeds listed above. We noted a significant difference (p=0.01) in treatment effect from apalutamide on MFS between patients with concomitant receipt of statins (adjusted hazard ratio [aHR]: 0.20; 95% CI: 0.15-0.28) vs without statins (aHR: 0.31 [0.24-0.39]). On IPTW-based analysis, patients with concomitant metformin (median: NR vs 31 months (mos); p=0.002) and concomitant ACEI (median: 37 vs 29 mos; p=0.006) had significantly superior MFS. Patients with exposure to all of metformin, ACEI, and statin had significantly improved MFS (median: NR vs 31 mos; p<0.001). Conclusions: In this post-hoc exploratory analysis, treatment effects from apalutamide on MFS and OS were consistent across subgroups stratified by exposure to conmeds. Exposure to concomitant metformin or ACEI was associated with a significant improvement in MFS.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,421 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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