First Single-Centre Experience with the Novel HIF-α Inhibitor Belzutifan in Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
Belzutifan is a new HIF-α inhibitor mainly used in two different indications: von Hippel-Lindau syndrome-associated renal cell carcinoma, haemangioblastomas and pancreatic neuroendocrine tumours, as well as sporadic advanced pre-treated renal cell carcinoma. Although efficacy has been demonstrated in phase II and III studies, belzutifan is still not approved in many countries. In addition, von Hippel-Lindau syndrome is a rare disease. Therefore, there is virtually no real-world experience data of belzutifan efficacy available. We aim to determine the real-world efficacy and tolerability of belzutifan in patients with von Hippel-Lindau syndrome-associated tumours and in patients with sporadic advanced tyrosine kinase- and immune checkpoint inhibitors pre-treated for renal cell carcinoma. A retrospective analysis of five patients treated with belzutifan between 2023 and 2024 at a Swiss cancer centre was conducted. In this case series, all patients consistently benefitted from belzutifan with response to treatment. This case series provides real-world evidence that belzutifan is an effective and well-tolerated treatment option for patients with von Hippel-Lindau syndrome-associated renal cell carcinoma, haemangioblastomas and sporadic advanced pre-treated renal cell carcinoma.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».