Patient-reported outcomes (PROs) for tivozanib (TIVO) + nivolumab (NIVO) vs TIVO monotherapy in patients with renal cell carcinoma (RCC) following an immune checkpoint inhibitor (ICI): Results of the phase 3 TiNivo-2 study.
Notice bibliographique
Résumé
459 Background: The TiNivo-2 study assessed TIVO 0.89 mg + NIVO vs TIVO 1.34 mg in patients with RCC that progressed after ICI therapy. This study did not meet its primary endpoint of demonstrating a benefit of adding NIVO to TIVO vs TIVO after prior ICI exposure; however, clinically meaningful outcomes were observed with TIVO as a second-line (2L) and third-line (3L) treatment following ICI. In the intent-to-treat population, the median progression-free survival was 5.7 months (95% CI, 4.0-7.4) with TIVO + NIVO and 7.4 months (5.6-9.2) with TIVO (hazard ratio, 1.10; 95% CI, 0.84-1.43; P =.49), with fewer treatment-emergent adverse events in the TIVO + NIVO vs TIVO arm. Quality of life (QOL) data are reported here (NCT04987203). Methods: The Functional Assessment of Cancer Therapy Kidney Cancer Symptom Index–Disease-Related Symptoms (FKSI-DRS) and European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) QLQ-C30 questionnaires were administered at baseline (BL), day 1 of each cycle, and end of treatment. The PRO-evaluable set was defined as all randomized patients with a BL and ≥1 post-BL assessment. Descriptive statistics were provided for the FKSI-DRS and EORTC QLQ-C30 data. The number and percentage of patients categorized as having improved (I), stable (S), or deteriorated (D) QOL were summarized. Results: As of April 1, 2024, median follow-up was 12.0 months. Median duration (range) of treatment was 6·3 months (2.68-10.12) with TIVO + NIVO and 7·4 months (2.83-11.04) with TIVO. Completion rates for FKSI-DRS and EORTC QLQ-C30 were >90% at BL and >50% at week 24 (≈6 mo.) in each arm. Compliance rates for both instruments at BL and week 24 were >90%. PRO results are presented in the table. Conclusions: There were no differences in the PRO outcomes between the combination therapy and monotherapy arms or between the 2 different TIVO doses. PRO data suggested that TIVO maintained the FKSI-DRS and EORTC QLQ-C30 mean scores from BL to week 24. In the TIVO arm, the proportion of patients who had improvement in FKSI-DRS and EORTC QLQ-C30 scores was numerically better in patients receiving 2L vs 3L treatment, while the portion of patients with a deterioration was smaller in the 2L than in the 3L. Clinical trial information: NCT04987203 . PRO variables TIVO + NIVO TIVO ITT 2L 3L ITT 2L 3L FKSI-DRSBL mean (SD) 28.8 (5.6) 29.5 (4.9) 27.6 (6.5) 29.3 (5.3) 29.1(5.5) 29.5 (5.0) Week 24 mean (SD) 29.9 (4.9) 30.1 (4.7) 29.5 (5.4) 29.4 (5.3) 29.3 (4.8) 29.6 (6.3) I/S/D, % 28.2/47.2/24.6 28.0/52.7/19.4 28.6/36.7/34.7 22.9/53.5/23.6 27.5/53.8/18.7 15.1/52.8/32.1 EORTC-QLQ-C30BL mean (SD) 63.4 (23.4) 65.0 (21.8) 60.5 (26.1) 66.2 (21.4) 67.1 (21.9) 64.9 (20.7) Week 24 mean (SD) 68.7 (17.4) 68.7 (16.1) 68.6 (20.6) 64.8 (21.1) 64.6 (20.7) 65.1 (22.4) I/S/D, % 27.7/48.9/23.4 27.8/52.2/20.0 27.7/42.6/29.8 21.3/53.7/25.0 23.0/56.3/20.7 18.4/49.0/32.7
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».