Real-World Outcomes in Patients with Advanced/Metastatic Renal Cell Carcinoma Receiving Cabozantinib or Other Tyrosine Kinase Inhibitors After Checkpoint Inhibitor-Based Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Checkpoint inhibitor (CPI)-based therapy is recommended for first-line treatment of advanced/metastatic renal cell carcinoma (mRCC). Cabozantinib is a tyrosine kinase inhibitor (TKI) approved in the USA for treating mRCC, including after CPI-based therapy. However, data on the benefits of subsequent TKI therapy are limited. OBJECTIVE: To study the real-world use and outcomes of cabozantinib versus other TKIs after CPI-based therapy for mRCC. METHODS: This retrospective study used data from the US Oncology Network electronic health record database supplemented by chart review. Patients initiated TKI therapy between 2016 and 2021 after CPI-based therapy. The primary endpoint was real-world response rate in the first 6 months of treatment (RR-6m; physician assessment). Secondary endpoints included overall response rate (ORR), progression-free survival (PFS) and overall survival (OS). Covariates were adjusted by inverse probability of treatment weighting. RESULTS: Of 485 included patients, 331 received cabozantinib and 154 another TKI. Baseline characteristics were generally similar between arms. For cabozantinib versus other TKIs, adjusted RR-6m (available for 69.3% of patients) was 62.5% versus 46.0% (rate difference: superiority, 16.5% [95% CI: 7.8–25.1], p = 0.0002), adjusted ORR was 62.4% versus 49.4% ( p = 0.0020), adjusted median OS was 19.2 versus 19.1 months ( p = 0.7353) and adjusted median PFS was 7.9 versus 9.2 months ( p = 0.8752). CONCLUSIONS: Cabozantinib following CPI-based therapy was effective for treating mRCC in the US real-world setting. Differences in adjusted RR-6m and ORR significantly favored cabozantinib versus other TKIs. The lack of OS difference may reflect differences in post-index therapy.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».