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Enregistrement W4407721050 · doi:10.1200/jco.2025.43.5_suppl.494

Updated outcomes of patients with metastatic non-clear cell renal cell carcinoma (mnccRCC) treated with first-line (1L) therapies: Results from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC).

2025· article· en· W4407721050 sur OpenAlexaff
Kosuke Takemura, Jeffrey Graham, David Maj, Martín Zarbá, J. Connor Wells, Razane El Hajj Chehade, Marc Eid, Eddy Saad, Renée Maria Saliby, Jae‐Lyun Lee, Frede Donskov, Benoit Beuselinck, Evon Jude, Rana R. McKay, Naveen S. Basappa, Sumanta K. Pal, Camillo Porta, Neeraj Agarwal, Toni K. Choueiri, Daniel Yick Chin Heng

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaClear cell renal cell carcinomaOncologyInternal medicineCarcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

494 Background: Immuno-oncology (IO)-based combination therapy with or without anti-vascular endothelial growth factor (VE) has become a standard of care for mnccRCC. However, real-world evidence on the effectiveness of contemporary therapies over traditional targeted therapies against mnccRCC is limited. Methods: Using the IMDC, patients with mnccRCC were classified into five subgroups based on 1L therapies: IOIO, IOVE, CABO, SUN/PAZ, and mammalian target of rapamycin (mTOR). Baseline patient characteristics, clinician assessment of objective response rates (ORRs) as per RECIST 1.1, and overall survival (OS) were compared across 1L therapies. Results: Of 1551 patients with mnccRCC, 180 (11.6%), 90 (5.8%), 45 (2.9%), 1039 (70.0%), and 197 (12.7%) received IOIO, IOVE, CABO, SUN/PAZ, and mTOR, respectively. The most common histology was papillary in 725 (46.7%), followed by unclassified in 287 (18.5%), chromophobe in 200 (12.9%), and translocation in 84 (5.4%), while sarcomatoid dedifferentiation was found in 236 (15.2%). The IMDC prognostic categories (favourable/intermediate/poor) differed significantly across 1L therapies: IOIO (6.7%/52.3%/40.9%), IOVE (26.9%/44.9%/28.2%), CABO (16.1%/53.2%/30.7%), SUN/PAZ (16.1%/53.2%/30.7%), and mTOR (9.6%/51.4%/39.0%). For the papillary subtype, ORRs and median OS were better in IOIO (26.1% and 31.9 months), IOVE (31.0% and 33.2 months), and CABO (36.8% and 30.7 months) than in SUN/PAZ (12.8% and 17.2 months) and mTOR (3.4% and 13.1 months), whereas for the unclassified subtype, CABO did not appear to be as effective as IOIO and IOVE. For the chromophobe and translocation subtypes, there was no significant relationship between 1L therapies and the outcomes. IOIO was associated with the highest ORR and the longest median OS for mnccRCC with sarcomatoid dedifferentiation. Conclusions: Contemporary therapies seem to be effective against mnccRCC, although histology-specific strategies may guide personalized treatment selection. Histologic subtype IOIO IOVE CABO SUN/PAZ mTOR p-value Papillary (n = 54) (n = 31) (n = 25) (n = 499) (n = 116) ORR, n (%) 12/46 (26.1%) 9/29 (31.0%) 7/19 (36.8%) 52/407 (12.8%) 3/87 (3.4%) <0.001 Median OS (95% CI), months 31.9 (20.3–NA) 33.2 (18.6–NA) 30.7 (17.5–48.7) 17.2 (15.3–19.6) 13.1 (11.1–15.4) 0.002 Unclassified (n = 50) (n = 20) (n = 10) (n = 179) (n = 28) ORR, n (%) 14/45 (31.1%) 5/17 (29.4%) 0/7 (0%) 22/149 (14.8%) 1/22 (4.5%) 0.018 Median OS (95% CI), months 18.8 (13.8–29.0) 15.5 (11.1–NA) 7.6 (2.1–NA) 13.6 (11.0–16.7) 6.1 (3.6–9.5) <0.001 mnccRCC with sarcomatoid dedifferentiation (n = 47) (n = 12) (n = 2) (n = 141) (n = 34) ORR, n (%) 16/41 (39.0%) 2/10 (20.0%) 0/2 (0%) 16/106 (15.1%) 1/26 (3.8%) 0.003 Median OS (95% CI), months 31.9 (19.3–NA) 14.0 (2.1–NA) 14.3 (7.6–NA) 12.8 (7.0–13.9) 6.6 (3.6–12.5) <0.001

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,292 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
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