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Enregistrement W2079418758 · doi:10.1186/1471-2407-14-471

Chemotherapy regimens for advanced pancreatic cancer: a systematic review and network meta-analysis

2014· review· en· W2079418758 sur OpenAlexafffund
Gillian Gresham, George A. Wells, Sharlene Gill, Christopher Cameron, Derek J. Jonker

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensOttawa HospitalBC Cancer AgencyUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineGemcitabineInternal medicineOncologyPancreatic cancerRandomized controlled trialMeta-analysisFebrile neutropeniaOxaliplatinCochrane LibraryCapecitabineNeutropeniaChemotherapyCancerColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advanced pancreatic cancer confers poor prognosis and treatment advancement has been slow. Recent randomized clinical trials (RCTs) have demonstrated survival benefits for combination therapy compared to gemcitabine alone. However, the comparative benefits and harms of available combination chemotherapy treatments are not clear. We therefore conducted a systematic review and Bayesian network meta-analysis to assess the comparative safety and efficacy of chemotherapy regimens for the treatment of advanced pancreatic cancer. METHODS: MEDLINE, PubMed, EMBASE, Cochrane Central Registry of Clinical trials and abstracts from major scientific meetings were searched for RCTs published from 2002 to 2013. Key outcomes were overall survival (OS), progression free survival (PFS), and safety including grade 3-4 febrile neutropenia, neutropenia, vomiting, diarrhea, fatigue and sensory neuropathy. Bayesian network meta-analyses were conducted to calculate survival and safety outcomes using gemcitabine (GEM) as the reference comparator. Effect estimates and 95% credible intervals were calculated for each comparison. Mean ranks and the probability of being best were obtained for each treatment analyzed in the network meta-analysis. RESULTS: The search identified 23 studies involving 19 different treatment regimens and 9,989 patients. FOLFIRINOX, GEM/cisplatin/epirubicin/5FU (PEFG), GEM/NAB-paclitaxel (NAB-P), GEM/erlotinib+/-bevacizumab, GEM/capecitabine, and GEM/oxaliplatin were associated with statistically significant improvements in OS and PFS relative to gemcitabine alone and several other treatments. They were amongst the top ranked for survival outcomes amongst other treatments included. No significant differences were found for other combination chemotherapy treatments. Effect estimates from indirect comparisons matched closely to estimates derived from pairwise comparisons. Overall, combination therapies had greater risk for evaluated grade 3-4 toxicities over gemcitabine alone. CONCLUSIONS: In the absence of head-to-head comparisons, we performed a mixed-treatment analysis to achieve high-quality information on the effectiveness and safety of each treatment. This study suggests that some combination therapies may offer greater benefits in the treatment of advanced pancreatic cancer than others. To more fully elucidate the comparative benefits and harms of different combination chemotherapy regimens, rigorously conducted comparative studies, or network meta-analysis of patient-level data are required.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,032
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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