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Enregistrement W4402986892 · doi:10.1200/op.2024.20.10_suppl.399

US real-world utilization and outcomes of darolutamide, enzalutamide, and apalutamide for nonmetastatic castration-resistant prostate cancer (nmCRPC): DEAR-EXT study.

2024· article· en· W4402986892 sur OpenAlexaff
Daniel J. George, Alicia K. Morgans, Nasreen Khan, Niculae Constantinovici, Mercedeh Ghadessi, Guifang Chen, Vlasta Hlebec, Julie Xu, Neal D. Shore

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensBayer (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnzalutamideProstate cancerMedicineOncologyInternal medicineCancerAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

399 Background: Androgen receptor inhibitors (ARIs) are recommended for nmCRPC. Darolutamide (DARO) is a structurally distinct & highly potent ARI approved for nmCRPC based on ARAMIS (phase 3). There are no prospective comparative clinical trial data for DARO vs enzalutamide (ENZA) & apalutamide (APA). DEAR (NCT05362149) compared real-world (RW) utilization, tolerability & outcomes of ARIs in 870 patients (pts) with nmCRPC. DEAR-EXT (NCT06013475) expands on DEAR with 1 y more of pt inclusion & follow-up. Methods: DEAR-EXT is a retrospective chart review cohort study of pts in the PPS network of US urology practices who started initial ARI for nmCRPC from 8/2019 to 3/2023. Key outcomes include time to initial ARI discontinuation, reason for discontinuation, time to metastatic CRPC (mCRPC) progression, prostate-specific antigen (PSA) response, overall survival (OS), metastasis-free survival (MFS) & treatment-emergent adverse events (TEAEs). ARI utilization & tolerability were compared using descriptive frequency statistics; time-to-event outcomes were compared using unadjusted Kaplan–Meier estimates & Cox proportional hazards models adjusted for baseline characteristics. Results: Of all 1375 pts meeting eligibility criteria, 565 (41%) received DARO, 609 (44%) ENZA & 201 (15%) APA. During the study, the number of pts with nmCRPC initiating ARI treatment decreased annually but the proportion starting DARO increased vs ENZA & APA. Baseline characteristics were generally similar across treatment groups; median follow-up was similar for DARO (26.2 mo), ENZA (26.2 mo) & APA (25.5 mo). Median time to discontinuation was not reached (NR; 95% CI 35.5–NR) for DARO, 27.6 mo (23.9–35.6) for ENZA & 26.8 mo (22.6–42.8) for APA. Adjusted HRs showed significant discontinuation risk reductions for DARO vs ENZA (27%) & vs APA (31%) (Table). The most frequent reasons for discontinuation were TEAEs (DARO 10%, ENZA 15%, APA 15%) & disease progression/death (15%, 19%, 18%, respectively). Adjusted HRs for mCRPC progression showed significant risk reductions for DARO vs ENZA (37%) & vs APA (28%) (Table). Times to discontinuation & mCRPC progression were similar for ENZA & APA. PSA response, OS & MFS rates were numerically higher for DARO vs ENZA & APA. TEAEs occurred in 25% of pts on DARO, 28% on ENZA & 30% on APA. Conclusions: These data reinforce DARO as an effective, well-tolerated treatment for nmCRPC that demonstrates potentially greater clinical benefits vs ENZA & APA in RW practice. Clinical trial information: NCT06013475 . HRs from adjusted Cox regression models. HR 95% CI P-value Time to initial ARI discontinuation DARO vs ENZA 0.73 0.61–0.88 0.001 DARO vs APA 0.69 0.54–0.89 0.003 ENZA vs APA 0.95 0.75–1.19 0.639 Time to mCRPC progression* DARO vs ENZA 0.63 0.50–0.80 <0.001 DARO vs APA 0.72 0.53–0.98 0.038 ENZA vs APA 1.14 0.85–1.52 0.373 *Not adjusted for multiple testing comparisons.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,385 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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