Long-term outcomes among patients who respond within the first year to nivolumab plus ipilimumab or nivolumab monotherapy: A pooled analysis in 935 patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the predictive value of RECIST response within 3, 6, or 12 months on long-term survival, and explore differences between nivolumab+ipilimumab and nivolumab monotherapy, we analyzed pooled 5-year data of 935 responder and non-responder patients at various time points after treatment initiation in CheckMate 069, 066, and 067 studies. PATIENTS AND METHODS: Treatment-naive advanced melanoma patients received nivolumab+ipilimumab or nivolumab monotherapy. To decrease immortal time bias, 3-, 6-, or 12-month overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) landmark analyses were performed. Association between characteristics and response was evaluated by univariate and multivariate analyses. RESULTS: Response rates at any time were 58 % (239/409) for nivolumab+ipilimumab and 44 % (230/526) for nivolumab monotherapy. In 12-month landmark analyses, 5-year OS rates for responders versus non-responders were 82 % versus 40 % with nivolumab+ipilimumab (HR=0.23 [95 % CI, 0.15-0.35]) and 76 % versus 32 % with nivolumab monotherapy (HR=0.22 [95 % CI, 0.16-0.31]). PFS rates were 83 % versus 32 % and 69 % versus 46 %, respectively. Similar strong associations between response at 3 and 6 months and 5-year OS and PFS were also observed with more than 70 % of the responses observed in the first 3 months. Response rates correlated with baseline LDH and PD-L1 status by multivariate analysis but the association between response and long-term survival was maintained in landmark analyses even among patients with high LDH and low PD-L1 expression. CONCLUSION: Clinical response evaluated in the first months of therapy is a strong predictor of long-term survival, even in patients with poor prognostic biomarkers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».