Low versus low-intermediate risk metastatic renal cell carcinoma (mRCC): Contemporary data from the International mRCC Database Consortium (IMDC).
Notice bibliographique
Résumé
505 Background: The IMDC model has been effectively used to predict patients’ (pts) outcomes with mRCC, significantly guiding treatment decisions in the era of immune checkpoint inhibitors (ICIs) that have improved survival. In this study, we aim to characterize the clinical outcomes between patients classified as low (L, IMDC score of 0) vs. low-intermediate (L/I, IMDC score of 1) categories. Methods: Data of pts with mRCC receiving first-line (1L) ICI-based therapies with IMDC scores 0 or 1 was collected from the IMDC. Pts with score 1 were further subdivided into 4 groups based on their individual risk factor: low hemoglobin (Hb), Karnofsky Performance Status (KPS) <80, time from diagnosis (dx) to treatment < 1 year, and other risk factors including elevated neutrophils, platelets, and calcium. Overall survival (OS) and time to treatment failure (TTF) were analyzed using Cox regression models. Logistic regression was used to compare an objective response rate (ORR) according to RECIST 1.1. Results: Among the 803 eligible patients, 283 were classified as L and 520 as L/I. Patients' median age was 60 years (Q1-Q3: 23-88 years). The distribution of patients across specific risk categories within the IMDC score 1 group is detailed in the table. Compared to those with an IMDC score of 0, patients with a score of 1 related specifically to low performance status was associated with a shorter TTF (HR: 2.93, p<0.0001) and ORR (OR: 0.24, p=0.002). Anemia was significantly associated with decreased OS (HR: 1.61, p=0.002), shorter TTF (HR: 1.63, p=0.0002), and reduced ORR (OR: 0.65, p=0.05). Time from diagnosis to initiation of treatment within 1 year was significantly associated with shorter TTF (HR: 1.39, p=0.0015). Conclusions: Anemia and low-performance status emerged as the most informative factors differentiating prognosis between L and L/I IMDC risk groups receiving 1L ICI-based treatment. Molecular studies could further clarify these differences, aiding risk stratification and personalized treatment. Clinical outcomes of patients with mRCC based on risk factors. IMDC =0(N=283) IMDC=1 Low Hb(N=133) Time from dx to treatment <1 year (N=331) KPS <80 (N=21) Other risk factors (N=35) HR for OS* (95% CI) Ref. 1.61 (1.08-2.42)p-value = 0.002 1.11 (0.8-1.56)p-value = 0.55 1.9(0.819-4.408)p-value = 0.135 1.16 (0.55-2.42)p-value = 0.7 HR for TTF* (95% CI) Ref. 1.63 (1.26-2.10)p-value = 0.0002 1.39(1.13-1.7)p-value = 0.0015 2.88 (1.73-4.774)p-value <0.0001 1.9 (0.73-1.91)p-value = 0.47 OR for ORR** (95% CI) Ref. 0.65 (0.42-0.99)p-value = 0.05 1.1 (0.8-1.52)p-value = 0.52 0.22 (0.05-0.66)p-value = 0.02 0.99 (0.48 – 2)p-value = 0.98 *Analysis included 781 patients for OS and 778 for TTF after excluding cases with missing data. **78 not evaluable patients were included as non-responders.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».