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Enregistrement W4414089879 · doi:10.1016/j.clgc.2025.102431

CABOSEQ 3—Comparison of Cabozantinib versus Sunitinib Following First-Line Nivolumab- Ipilimumab for Metastatic Renal Cell Carcinoma: A Target Trial Emulation Using Real-World Data from the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC)

2025· article· en· W4414089879 sur OpenAlexaff
Audreylie Lemelin, David Maj, Kosuke Takemura, Devon J. Boyne, Matthew T. Warkentin, Darren R. Brenner, Winson Y. Cheung, J. Connor Wells, Chris Labaki, Bradley A. McGregor, Luis Contreras, Sumanta K. Pal, Benoit Beuselinck, Rana R. McKay, Bernadett Szabados, T. Powles, Takeshi Yuasa, Lisa Ludwig, Toni K. Choueiri, Daniel Y.C. Heng

Notice bibliographique

RevueClinical Genitourinary Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensTherapure Biopharma (Canada)Institute of Cancer ResearchAlberta Cancer FoundationUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesIpsenIpsen Biopharmaceuticals
Mots-clésCabozantinibSunitinibIpilimumabRenal cell carcinomaMetastatic melanomaEmulationClinical trialExpanded access

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: While the benefit of cabozantinib in metastatic renal cell carcinoma (mRCC) is well established post-tyrosine kinase inhibitor therapy, its comparative effectiveness versus sunitinib after first-line (1L) nivolumab-ipilimumab is uncertain. METHODS: A target trial emulation was designed using data from the IMDC to estimate the effect of second-line (2L) cabozantinib versus sunitinib within 18 months of discontinuing 1L nivolumab-ipilimumab on overall survival (OS). Patients diagnosed after January 1, 2017 were followed from initiation of 2L until death or last known contact. Inverse-probability of treatment weighting was used to adjust for hemoglobin, calcium, platelets, and neutrophils at 2L, Karnofsky performance score (KPS) at 2L, time from diagnosis to initiation of 2L, and response to 1L nivolumab-ipilimumab. Treatments were compared using adjusted Kaplan-Meier curves and adjusted hazard ratios (HR) from a Cox regression model. Missing data were addressed with multiple imputation by chained equations. E-values were used to assess the likelihood findings could be explained by residual confounding. KEY FINDINGS AND LIMITATIONS: A total of 120 and 121 patients who received cabozantinib or sunitinib after 1L nivolumab-ipilimumab were included. The proportion with a KPS < 80% at 2L (21% vs. 46% P = .001) and the overall response rate to first line therapy (12.7% vs. 17.9% P = .002) differed significantly between cabozantinib and sunitinib. The objective response was 27% for cabozantinib versus 20% for sunitinib with a median time to treatment failure of 8.5 (95% CI: 6.9-12.9) and 4.5 (95% CI: 3.7-5.8) months. Median OS was 21.4 (95% CI: 17.9-NA) months from initiation of cabozantinib and 10.1 (95% CI: 7.6-17.7) months for sunitinib (Adjusted HR 0.44 (95% CI: 0.22-0.86)). The E-value was 2.92, suggesting a low likelihood of findings being due to residual confounding alone. CONCLUSIONS: These data provide real-world evidence supporting cabozantinib as a second-line treatment option in mRCC following 1L nivolumab-ipilimumab.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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