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Enregistrement W4402242437 · doi:10.3390/curroncol31090384

Can Cytoreductive Nephrectomy Improve Outcomes of Nivolumab Treatment in Patients with Metastatic Clear-Cell Renal Carcinoma?

2024· article· en· W4402242437 sur OpenAlexvenueno aff
Birol Ocak, Ahmet Bilgehan Şahin, İsmail Ertürk, Mustafa Korkmaz, Di̇lek Erdem, Umut Çakıroğlu, Mustafa Karaca, Ahmet Dirican, Ömer Fatih Ölmez, Sabin Göktaş Aydın, Ali Gökyer, Ahmet Küçükarda, Ahmet Gülmez, Perran Fulden Yumuk, Nazım Can Demircan, Abdilkerim Oyman, Teoman Şakalar, Fatih Karataş, Hacer Demir, Ayşe İrem Yasin, Adem Deligönül, Bahar Dakiki, Mehmet Refik Goktug, Okan Avcı, Seher Yıldız Tacar, Nazım Serdar Turhal, Gülhan Ipek Deniz, Turgut Kaçan, Erdem Çubukçu, Türkkan Evrensel

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNivolumabRenal cell carcinomaNephrectomyOncologyInternal medicineUrologyCancer researchKidneyImmunotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study aimed to investigate the effect of cytoreductive nephrectomy (CN) on the survival outcomes of nivolumab used as a subsequent therapy after the failure of at least one anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) agent in patients with metastatic clear-cell renal-cell carcinoma (ccRCC). Methods: We included 106 de novo metastatic ccRCC patients who received nivolumab after progression on at least one anti-VEGF agent. Multivariate Cox regression analysis was performed to investigate the factors affecting survival in patients receiving nivolumab. Results: Of the 106 de novo metastatic ccRCC patients, 83 (78.3%) underwent CN. There were no statistical differences between the two groups in terms of age, gender, Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) score, tumor size, International Metastatic RCC Database Consortium (IMDC) risk group, number of previous treatment lines, first-line anti-VEGF therapy, or metastasis sites (p = 0.137, p = 0.608, p = 0.100, p = 0.376, p = 0.185, p = 0.776, p = 0.350, and p = 0.608, respectively). The patients who received nivolumab with CN had a longer time to treatment discontinuation (TTD) [14.5 months, 95% confidence interval (CI): 8.6–20.3] than did those without CN 6.7 months (95% CI: 3.9–9.5) (p = 0.001). The median overall survival (OS) was 22.7 months (95% CI: 16.1–29.4). The patients with CN had a median OS of 22.9 months (95% CI: 16.3–29.4), while those without CN had a median OS of 8.1 months (95% CI: 5.6–10.5) (p = 0.104). In the multivariate analysis, CN [hazard ratio (HR): 0.521; 95% CI: 0.297–0.916; p = 0.024] and the IMDC risk score (p = 0.011) were statistically significant factors affecting TTD; however, the IMDC risk score (p = 0.006) was the only significant factor for overall survival. Conclusions: Our study showed that the TTD of nivolumab was longer in metastatic ccRCC patients who underwent cytoreductive nephrectomy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,290 · 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
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