Real-world assessment of clinical outcomes of first-line treatment in metastatic papillary renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Papillary renal cell carcinoma (pRCC) is the most common non-clear cell RCC (nccRCC), representing up to 15% of RCC cases. Phase 2 trials have evaluated first-line (1L) immunotherapy (IO)-based treatment in nccRCC, but with heterogeneous cohorts and limited comparative data. The specific value of IO for metastatic pRCC (mpRCC) remains unquantified. METHODS: We analyzed prospectively collected data from the Canadian Kidney Cancer Information System to assess the efficacy of 1L systemic therapy in mpRCC with IO-based regimens vs tyrosine kinase inhibitors (TKI). The primary endpoint was time-to-treatment failure (TTF). Secondary endpoints included overall survival (OS), objective response rate (ORR), and treatment-related adverse events (TRAEs). Analyses were adjusted (adj) for IMDC risk groups. RESULTS: From 2011 to 2024, 197 mpRCC patients received 1L therapy: 70 with IO (alone or in combination) and 127 with TKI. Median follow-up was 21.6 months. Median TTF was 9.9 months with IO vs 5.9 months with TKI (adjHR: 0.62 [0.43-0.91], P = .01). Median OS was 36.9 months with IO vs 23.2 months with TKI (adjHR: 0.54 [0.3-0.9], P = .018). Objective response rate was 37% with IO vs 23% with TKI (adjOR: 2.2 [0.95-5.2], P = .07). The TKI-IO subgroup showed the longest TTF (16.9 months, adjHR: 0.47 [0.26-0.85], P = .01) and OS (not reached, adjHR: 0.26 [0.08-0.83], P = .02), compared to TKI. Grade 3-5 TRAEs occurred in 31% (IO) vs 27% (TKI). CONCLUSIONS: This real-world study highlights the benefit of IO-based treatment in mpRCC, particularly in the TKI-IO subgroup. Our findings may inform further trials evaluating 1L IO in mpRCC.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 ».