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Enregistrement W4407678516 · doi:10.1200/jco.2025.43.5_suppl.471

Real-world assessment of clinical outcomes of first-line treatment in metastatic papillary renal cell carcinoma.

2025· article· en· W4407678516 sur OpenAlexaffabout
Manon De Vries, Zineb Hamilou, Sunita Ghosh, Daniel Yick Chin Heng, Lori Wood, Naveen S. Basappa, Christian Kollmannsberger, Jeffrey Graham, Bimal Bhindi, Antonio Finelli, Georg A. Bjarnason, Dominick Bossé, Frédéric Pouliot, Vincent Castonguay, Rodney H. Breau, Ramy Saleh, Eric Winquist, Aly‐Khan A. Lalani, Denis Soulières

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreMcGill University Health CentreUniversity of OttawaSunnybrook Health Science CentreOttawa HospitalCancerCare ManitobaUniversity of ManitobaHôtel-Dieu de QuébecBC Cancer AgencyUniversity of AlbertaQueen Elizabeth II Health Sciences CentreWestern UniversityUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of CalgaryUniversité LavalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaOncologyPapillary renal cell carcinomasInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

471 Background: Papillary renal cell carcinoma (pRCC) is the most common non-clear cell RCC (nccRCC) representing up to 15% of RCC. First line (1L) phase II trials have evaluated immunotherapy (IO) in combination with IO or tyrosine kinase inhibitors (TKI) in nccRCC, but these cohorts are heterogeneous, with few comparative results. Therefore, the specific value of IO therapy for pRCC remains unquantified. Methods: We conducted an analysis based on prospectively collected data from the Canadian Kidney Cancer information system (CKCis) database. The objective was to evaluate efficacy of 1L systemic therapy of metastatic pRCC with either IO based or VEGFR-TKI. Baseline characteristics, treatment outcome and safety were collected. Primary endpoint was time-to-treatment failure (TTF). Secondary endpoints included overall survival (OS), objective response rate (ORR), adverse events requiring a change in dose/schedule (TRAEs). TTF, OS and ORR were adjusted (adj) for IMDC risk groups. Results: Between 01/2011 to 01/2024,206 pRCC pts were treated: 70 on IO single agent or in combination IO-IO/IO-TKI and 136 with TKI monotherapy. The median follow-up was 20.6 months (mo) (range: 1.6-146.1). There were no significant differences in baseline characteristics between 2 groups, described in table. The median TTF with IO was 9.8 mo (95%CI: 4.5, 15.9) versus (vs) 5.7 mo with TKI (95%CI: 4.6, 8.1) (adj HR: 0.61 [0.42-0.89] p=0.01). The median OS was 36.9 mo with IO (95%CI: 26.5, not reached (NR)) vs 21.6 mo with TKI (95%CI: 18, 27.9) (adj HR: 0.51 [0.3-0.85], p=0.009). Among the 170 evaluable pts, ORR was 37% (95% CI: 24.2-49.9) with IO and 21.5% (95% CI: 14.1-29) with TKI (adj OR: 2.4 [1.0-5.6] p=0.04). The TKI-IO subgroup had better TTF and OS compared to TKI therapy, with 16.9 mo (95%CI: 5.5-22.6) (adj HR: 0.46 [0.26-0.82] p=0.009), and NR (95%CI: 18.9-NR) (adj HR: 0.24 [0.08-0.78] p=0.02) respectively. 28% of pts discontinued treatment. TRAEs of grade 3-5 were noted in 27% in IO group and in 73% in TKI group. Conclusions: This study presents comparative data on 1L treatment metastatic pRCC. It shows an improved TTF and OS in the IO group, particularly in TKI-IO treated pts. Our findings underline the need for further clinical trials evaluating 1L IO in pts with metastatic pRCC. Baseline characteristics. Overall cohortn = 206 IO treatmentn = 70 (34%) TKI treatmentn = 136 (66%) Median age (range) 67 (30-89) 69 67 Sex Male 162 (79%) 51 (73%) 111 (82%) IMDC score Favorable Intermediate Poor Unknown 31 (20%)93 (60%)30 (19.5%)52 15 (29%)30 (58%)7 (13%)18 16 (16%)63 (62%)23 (22%)34 Prior Nephrectomy 164 (80%) 56 (80%) 108 (79%) Sarcomatoid component 12 (8%) 5 (7%) 7 (5%) Therapy Nivolumab + ipilimumab Pembrolizumab + axitinib Pembrolizumab + lenvatinib Pembrolizumab Nivolumab Sunitinib Pazopanib Cabozantinib Crizotinib Savolitinib m-Tor inhibitors 27 (13%)23 (11%)7 (3.5%)11 (5%)2 (1%) 88 (43%)20 (10%)8 (4%)3 (1.5%)7 (3.5%)9 (4.5%)

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,337 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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