Comorbidity burden and effectiveness of immunotherapy in patients with metastatic renal cell carcinoma.
Notice bibliographique
Résumé
509 Background: Comorbidities pose a challenge in the treatment of patients with cancer and present a barrier to inclusion in clinical trials. While the effect of comorbidities on the efficacy of immunotherapy (IO) has been studied in various malignancies, it remains unclear in patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) treated with IO-based combinations. Methods: Data from patients with mRCC receiving IO-based combinations (IO+IO or IO+anti-vascular endothelial growth factor (VEGF)) as first-line treatment were collected from the Dana-Farber Cancer Institute and the Tom Baker Cancer Centre-University of Calgary. The comorbidity burden was assessed at baseline using the Charlson Comorbidity Index (CCI). Patients were stratified into two groups: CCI-low (≤3) or CCI-high (>3), to predict overall survival (OS) through maximally selected rank statistics. The effect of CCI on OS and time-to-treatment failure (TTF) was assessed using multivariable Cox regression models. Results: Overall, 311 patients were included. The median age was 63 years (Q1-Q3: 58-69), and most patients had clear-cell mRCC (89.7%). A total of 167 (53.7%) and 144 (46.3%) patients were treated with IO+IO and IO+anti-VEGF, respectively. The most prevalent comorbidities were cardiovascular disease (20.2%) and diabetes (18.6%). In terms of CCI, 241 (77.5%) and 70 (22.5%) patients were categorized as CCI-low and CCI-high, respectively. Median follow-up was 40.8 months (Q1-Q3: 34.4-47.2) for OS. OS (aHR: 1.89, 95% CI: 1.16-3.06, p=0.010) and TTF (aHR: 1.56, 95% CI: 1.04-2.33, p=0.029) were worse in the CCI-high group (vs. CCI-low group) after adjusting for covariates (IMDC groups, age, Karnofsky score, histology, sarcomatoid features, sites of metastases, treatment type, and nephrectomy status). Rates of all adverse events (AEs) (66% vs. 65.5%) and immune-related AEs (42.1% vs. 35.9%) were comparable between the CCI-low and CCI-high groups, respectively. Conclusions: We report for the first time that comorbidity burden is an adverse prognostic factor in patients with mRCC undergoing IO-based combinations, highlighting the need for multidisciplinary care and tailored treatment strategies in this vulnerable patient population. Interestingly, despite the observed difference in survival outcomes, the incidence and profile of AEs were similar between the high- and low-comorbidity groups, suggesting that comorbidity burden does not substantially alter the safety profile of IO-based treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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.
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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 ».