Comparative Effectiveness of Second-Line Targeted Therapies for Metastatic Renal Cell Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis of Real-World Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The optimal sequencing of targeted therapies for metastatic renal cell carcinoma (mRCC) is unknown. Observational studies with a variety of designs have reported differing results. The objective of this study is to systematically summarize and interpret the published real-world evidence comparing sequential treatment for mRCC. METHODS: A search was conducted in Medline and Embase (2009-2013), and conference proceedings from American Society of Clinical Oncology (ASCO), ASCO Genitourinary Cancers Symposium (ASCO-GU), and European Society for Medical Oncology (ESMO) (2011-2013). We systematically reviewed observational studies comparing second-line mRCC treatment with mammalian target of rapamycin inhibitors (mTORi) versus vascular endothelial growth factor (VEGF) tyrosine kinase inhibitors (TKI). Studies were evaluated for 1) use of a retrospective cohort design after initiation of second-line therapy, 2) adjustment for patient characteristics, and 3) use of data from multiple centers. Meta-analyses were conducted for comparisons of overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). RESULTS: Ten studies reported OS and exhibited significant heterogeneity in estimated second-line treatment effects (I2 = 68%; P = 0.001). Four of these were adjusted, multicenter, retrospective cohort studies, and these showed no evidence of heterogeneity (I2 = 0%; P = 0.61) and a significant association between second-line mTORi (>75% everolimus) and longer OS compared to VEGF TKI (>60% sorafenib) (HR = 0.82, 95% CI: 0.68 to 0.98) in a meta-analysis. Seven studies comparing PFS showed significant heterogeneity overall and among the adjusted, multicenter, retrospective cohort studies. Real-world observational data for axitinib outcomes was limited at the time of this study. CONCLUSIONS: Real-world studies employed different designs and reported heterogeneous results comparing the effectiveness of second-line mTORi and VEGF TKI in the treatment of mRCC. Within the subset of adjusted, multicenter observational studies, second-line use of mTORi was associated with significantly prolonged survival compared with second-line use of VEGF TKI.
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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 | 0,028 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».