A Systematic Review and Network Meta-Analysis of Biologic Agents in the First Line Setting for Advanced Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epithelial growth factor receptor inhibitors (EGFRis) and bevacizumab (BEV) are used in combination with chemotherapy for the treatment of metastatic colorectal cancer (mCRC). However, few randomized controlled trials (RCTs) have directly compared their relative efficacy on progression-free survival (PFS) and overall survival (OS). METHODS: We conducted a systematic review of first-line RCTs comparing (1) EGFRis vs. BEV, with chemotherapy in both arms (2) EGFRis + chemotherapy vs. chemotherapy alone, or (3) BEV + chemotherapy vs. chemotherapy alone, using Cochrane methodology. Data on and PFS and OS were extracted using the Parmar method. Pairwise meta-analyses and Bayesian network meta-analyses (NMA) were conducted to estimate the direct, indirect and combined PFS and OS hazard ratios (HRs) comparing EGFRis to BEV. RESULTS: Seventeen RCTs contained extractable data for quantitative analysis. Combining direct and indirect data using an NMA did not show a statistical difference between EGFRis versus BEV (PFS HR = 1.11 (95% CR: 0.92-1.36) and OS HR = 0.91 (95% CR: 0.75-1.09)). Direct meta-analysis (3 RCTs), indirect (14 RCTs) and combined (17 RCTs) NMA of PFS HRs were concordant and did not show a difference between EGFRis and BEV. Meta-analysis of OS using direct evidence, largely influenced by one trial, showed an improvement with EGFRis therapy (HR = 0.79 (95% CR: 0.65-0.98)), while indirect and combined NMA of OS did not show a difference between EGFRis and BEV Successive inclusions of trials over time in the combined NMA did not show superiority of EGFRis over BEV. CONCLUSIONS: Our findings did not support OS or PFS benefits of EGFRis over BEV in first-line mCRC.
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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 | 0,027 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».