IUC24358-87 Prognostic assessment of the Meet-URO score compared with the IMDC score in metastatic renal cell carcinoma (mRCC) receiving first-line systemic therapies (Meet-URO 33 study)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The prognostic stratification is the cornerstone of treatment decision-making for mRCC. The novel Meet-URO score (IMDC score + NLR + Bone metastases) was developed in the immunotherapy era and has shown better prognostic performance compared with the IMDC score in different settings. Its application in the first-line IO-TKI setting was awaited. Methods The Meet-URO 33 is a multicentric prospective observational study enrolling mRCC patients receiving first-line systemic therapy. A retrospective cohort of patients treated from 01.01.2021 was included. The Meet-URO score was assessed compared with the IMDC score in predicting OS. An exploratory analysis on PFS was also conducted. Results A total of 1,557 patients were enrolled, 1400 (90%) were assessable. Median age was 66 years, 75% were males, 84% had clear cells, and 64% underwent nephrectomy; 20% received IO-IO, 66% IO-TKI (32% Pembrolizumab+Axitinib) and 14% TKI; 45% had NLR ≥ 3.2 and 29% bone metastases. After a mFU of 14.1 months, mOS was 40.5 months, and mPFS was 16.8 months. The Meet-URO score confirmed a better prognostic stratification compared with the IMDC score (c-index 0.714 vs 0.688) (Table 1). Although the Meet-URO score was developed as an OS model, it showed a similar PFS performance (c-index 0.62 vs 0.61). Conclusions The Meet-URO score confirmed its better prognostic accuracy compared with the IMDC score, also in a large-scale prospective cohort receiving first-line therapy. The adoption of the Meet-URO score should be implemented in clinical practice and as a stratification factor of clinical trials for more individualized patient management.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».