Oral Chinese Herbal Medicine as Maintenance Treatment after Chemotherapy for Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The concept of maintenance therapy in cancer treatment is currently under debate because of modest survival benefits, added toxicity, economic considerations, and quality-of-life concerns. Traditional Chinese Medicine (TCM) is widely used in China for cancer patients, offering the advantages of low toxicity and enhancement of quality of life. However, no systematic reviews or meta-analyses have assessed the role of TCM as maintenance treatment for non-small-cell lung carcinoma. Methods: We searched the Chinese Biomedical Literature Database, the China National Knowledge Infrastructure, PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library databases for all eligible studies. The endpoints were overall survival (OS), progression-free survival (PFS), the 1-year and 2-year survival rates, and performance status. Our meta-analysis used a fixed-effects model and a random-effects model for heterogeneity in the Stata software application (version 11.0: StataCorp LP, College Station, TX, U.S.A.), with the results expressed as hazard ratios (HRS) or risk ratios (RRS), with their corresponding 95% confidence intervals (95% CIS). Results: Sixteen randomized studies representing 1150 patients met the inclusion criteria. Compared with best supportive care, observation, or placebo, TCM as maintenance treatment was associated with a significant increase in OS (HR: 0.49; 95% CI: 0.35 to 0.68; p < 0.001), PFS (HR: 0.66; 95% CI: 0.51 to 0.84; p = 0.001), and 2-year survival rate (RR: 0.63; 95% CI: 0.44 to 0.92, p = 0.017), and a significant improvement in performance status (RR: 0.68; 95% CI: 0.61 to 0.75; p < 0.001). Conclusions: For patients who show non-progression—including stable disease, partial response, or complete response—after first-line chemotherapy, including those with poor quality of life, oral Chinese herbal medicine can be considered an efficient and safe maintenance therapy strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».