Association of Deep and Durable Prostate-specific Antigen Responses with Outcomes in Metastatic Hormone-sensitive Prostate Cancer: Insights from ARASENS and ARANOTE Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Prostate-specific antigen (PSA) is a critical biomarker in metastatic hormone-sensitive prostate cancer (mHSPC), offering insights into disease progression and treatment efficacy. An early PSA response to intensified therapy has significant prognostic implications; however, traditional methods often categorize PSA levels and focus on fixed time points, neglecting its dynamic nature. Joint models integrate longitudinal PSA trajectories and survival outcomes to provide a more comprehensive analysis. This study aims to evaluate the association between longitudinal PSA trajectories and overall survival (OS) in patients with mHSPC. METHODS: We analyzed data from two phase 3 trials: ARASENS (n = 1305; androgen deprivation therapy [ADT] + docetaxel ± darolutamide) and ARANOTE (n = 669; ADT ± darolutamide). PSA trajectories were modeled using linear mixed models with restricted cubic splines, while OS was assessed using a Weibull model. Longitudinal PSA changes and OS were linked through joint modeling. KEY FINDINGS AND LIMITATIONS: In ARASENS, each doubling of the PSA decline rate was associated with a reduction in mortality rate of 29% (hazard ratio [HR] 0.71, 95% confidence interval [CI]: 0.69, 0.74); in ARANOTE, the reduction was 25% (HR 0.75, 95% CI: 0.72, 0.78). Higher baseline PSA levels and sharper postnadir increases were linked to worse outcomes. Darolutamide-treated patients showed favorable PSA trajectories, marked by steeper declines, prolonged nadirs, and slower increases, translating into improved OS. Limitations include interim OS data in ARANOTE and influence of prior treatments on baseline PSA. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPLICATIONS: Joint modeling demonstrates a strong association between PSA dynamics and OS, underscoring darolutamide's potential to positively influence PSA trajectories and improve survival in mHSPC.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».