Second-line treatment patterns and outcomes in advanced HCC after progression on atezolizumab/bevacizumab
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aims: Atezolizumab/bevacizumab (A/B) is now a standard first-line treatment for advanced hepatocellular carcinoma (HCC), but the optimal second-line regimen is not known. We evaluated real-world treatment patterns and outcomes to investigate factors associated with post-progression survival (PPS). Methods: In this multicenter, international, retrospective study, we examined clinical characteristics and outcomes of patients with advanced HCC who progressed on first-line A/B. The primary outcome of PPS was defined as time from first radiographic progression on A/B to death. Results: 0.256). Conclusions: Continuation of active therapy after A/B progression was independently associated with better survival even after adjusting for baseline disease characteristics. mPPS with IO-based therapy exceeded a year, suggesting that IO continuation post-progression may retain benefit. The precise sequencing of TKI and IO regimens warrants further investigation. Impact and implications: There is currently a lack of level 1 data on second-line treatment options for patients with advanced hepatocellular carcinoma who progress after frontline atezolizumab plus bevacizumab, as all second-line approvals were established during the frontline sorafenib era. Our study aims to fill in some of the knowledge gap by investigating real-world patient outcomes in the second-line treatment setting. Findings from this study show that patients who continued active treatment had improved post-progression survival compared to those who received best supportive care, and medication regimens incorporating tyrosine kinase inhibitors as well as immunotherapy agents were active. These results can help inform clinicians of possible treatment options for patients who progress after frontline atezolizumab plus bevacizumab while we await maturing data from randomized-controlled trials.
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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 ».