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Enregistrement W4417527310 · doi:10.1002/cncr.70236

Association of race and survival in patients treated with apalutamide: Pooled analysis of two phase 3 trials

2025· article· en· W4417527310 sur OpenAlexafffund
Georges Gebrael, Neeraj Agarwal, Alicia K. Morgans, Randy Vince, Umang Swami, Angela Y. Jia, Nicholas G. Zaorsky, Chadi Hage Chehade, Zeynep İrem Özay, Shawn Malone, Scott C. Morgan, Christopher J.D. Wallis, Amar U. Kishan, Pedro C. Barata, Simon Chowdhury, Jorge A. García, Iris Yeong- Fung Sheng, Jason R. Brown, Eric J. Small, Yilun Sun, Neal D. Shore, Fred Saad, Daniel E. Spratt, Soumyajit Roy

Notice bibliographique

RevueCancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensMount Sinai HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalOttawa HospitalOttawa Regional Cancer FoundationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoProstate Cancer Foundation
Mots-clésPooled analysisRace (biology)Association (psychology)Meta-analysisRacial differencesConfidence intervalSubgroup analysisClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical studies have shown that outcomes of patients with prostate cancer could vary depending on race. In this study, the authors sought to determine if the treatment effect of apalutamide, an androgen receptor pathway inhibitor (ARPI), on overall survival (OS) varies depending on the race of the patient. METHODS: This pooled analysis includes individual patient data from two phase 3 trials, TITAN and SPARTAN, which randomized patients to androgen deprivation therapy (ADT) ± apalutamide in metastatic hormone-sensitive and nonmetastatic castration-resistant prostate cancer, respectively. Race was self-identified and categorized as Asian, Black, White, and Others categories. The authors applied a stratified (stratification for the trial) multivariable Cox proportional hazards regression model to determine heterogeneity of treatment effect on OS after adjustment for age, performance status, body mass index, T- and N-stage, Gleason score, comorbidities, and exposure to statins and metformin. RESULTS: Overall, 2190 patients were included: 16.9% patients were Asian, 3.7% were Black, 67.4% were White, and 12.0% were from the Others category. The authors did not find any significant heterogeneity of treatment effect from apalutamide on OS across racial groups (interaction-p = .46). Among ADT plus apalutamide-treated patients, there was no association of race with OS (hazard ratio for Asian, 0.77 [95% CI, 0.56-1.06]; Black, 0.82 [95% CI, 0.49-1.37]; and Others, 1.00 [95% CI, 0.75-1.34], all compared to White). CONCLUSIONS: In this study, the authors did not find any evidence of difference in the treatment effect of apalutamide on OS across patients of different races, although interpretation remains limited by poor representation of racial minorities. Among apalutamide-treated patients, there was no association of race with OS.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,029
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,311 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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
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