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Enregistrement W4410822789 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.4555

Clinical outcomes of patients with primary refractory metastatic renal cell carcinoma receiving second-line (2L) therapies: An International Metastatic Database Consortium (IMDC) study.

2025· article· en· W4410822789 sur OpenAlexaff
Marc Eid, Karl Semaan, Wanling Xie, Razane El Hajj Chehade, Liliana Ascione, David Maj, Martín Zarbá, J. Connor Wells, Lori Wood, Cristina Suárez, Rana R. McKay, Guillermo de Velasco, Jeffrey Graham, Thomas Powles, Neeraj Agarwal, Aly‐Khan A. Lalani, Ravindran Kanesvaran, Benoit Beuselinck, Toni K. Choueiri, Daniel Yick Chin Heng

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer CentreUniversity of ManitobaOccupational Cancer Research CentreCancerCare ManitobaQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaRefractory (planetary science)OncologyInternal medicineSecond lineMetastatic Urothelial CarcinomaFirst lineCancerUrothelial carcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4555 Background: A subset of patients (pts) with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) receiving contemporary first line (1L) immune checkpoint inhibitor (ICI) combinations are considered to be primary refractory. The optimal sequence therapy for this patient population is not well established. Herein, we report practice patterns and clinical outcomes of second line (2L) therapy in pts with primary refractory mRCC. Methods: Data from pts with primary refractory mRCC to 1L ICI and who received 2L therapy were collected through the IMDC. Patients with primary refractory RCC were defined as patients who experienced progressive disease (PD) as best response per RECIST 1.1 criteria. Overall survival (OS) and time to treatment failure (TTF) were calculated from initiation of 2L therapy; their distributions were estimated by the Kaplan Meier methodology. Results: In total, 494 pts had primary progression on 1L ICI, of which 356 (72%) went on to receive subsequent 2L therapy. The most common regimens in the 2L setting included: cabozantinib (n = 137; 38%); sunitinib (n = 115; 32%), and pazopanib (n = 37; 10%). 22% of patients had IMDC poor risk at initiation of 2L. Median follow-up from 2L initiation was 18.8 months. Median OS was 14.5 months, and the median TTF was 5.4 months for the whole cohort. The median OS was 14.4 months (95% CI 11 – 21.4) for cabozantinib, 10.7 months (95% CI 7 -16.6) for sunitinib, and 15.3 months (95% CI 9 – 46) for pazopanib. The median TTF was 4.5 months (95% CI 3.7 -5.6) for cabozantinib, 3.1 months (95% CI 2.8 – 4.4) for sunitinib, and 2.8 months (95% CI 1.7 – 3.6) for pazopanib. The ORR was 20% for pts receiving cabozantinib, 10% for pts receiving sunitinib, and 16% for patients receiving pazopanib. For pts treated with 2L cabozantinib, 84 (61%) had prior dual ICI and 53 (39%) had prior ICI + VEGF. By contrast, for patients treated with sunitinib or pazopanib, the majority (96% and 95%, respectively) had prior dual ICI as 1L. Conclusions: To our knowledge, this is the first initiative to report practice patterns and outcomes of subsequent 2L therapies in patients with primary refractory mRCC to contemporary 1L ICI combinations. Cabozantinib was the most frequently used regimen in this patient population and demonstrated favorable clinical outcomes compared to sunitinib or pazopanib. Biomarker evaluation is needed to explore the mechanism of primary resistance and novel therapeutic strategies for this group. Outcomes of patients with primary refractory mRCC receiving 2L therapies. Treatment Arm N Median OS, months (95% CI) Median TTF, months (95% CI) ORR, % 2L Cabozantinib (1L dual ICI) 84 15 (11 – 26.2) 4.2 (3.4 – 6.6) 20 2L Cabozantinib (1L ICI + VEGF) 53 13.5 (9.8 – NR) 4.8 (3.6 – 5.9) 20 2L Sunitinib 115 10.7 (7 – 16.6) 3.1 (2.8 - 4.4) 10 2L Pazopanib 37 15.3 (9 – 46) 2.8 (1.7 – 3.6) 16

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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