Do patients with reduced or excellent performance status derive the same clinical benefit from novel systemic cancer therapies? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether patients with excellent and reduced performance status (PS) derive different net clinical benefit from novel anticancer systemic therapies on clinical trials is unclear. MATERIALS AND METHODS: A systematic review was conducted of randomised controlled trials (RCTs) cited for drug approvals between 2006 and August 2015 by the Food and Drug Administration, the European Medicines Agency and Health Canada. Included studies had overall survival (OS) and/or progression-free survival (PFS) primary endpoints. Meta-analyses of OS/PFS based on PS dichotomised into excellent and reduced subgroups were performed using random effects. RESULTS: The systematic review identified 110 RCTs, with none reporting PS subgroup analyses for toxicity and 66 (60%) for efficacy. For these 66 RCTs involving 44 511 patients, pooled HRs for excellent and reduced groups were 0.65 (95% CI 0.61 to 0.70) and 0.67 (95% CI 0.62 to 0.72), respectively, with no difference between the two groups (p=0.68). Sensitivity analyses based on drug or cancer type and type of endpoints (OS or PFS) demonstrated similar results. CONCLUSIONS: efficacy from novel systemic therapy was found for patients with reduced PS when compared with patients with excellent PS for the range which were included in modern RCTs. Reporting of PS subgroup analyses of toxicities and more inclusion of patients with borderline low PS in RCTs should be considered for a more comprehensive understanding of the net clinical benefits of contemporary systemic therapies in patients across the spectrum of different PS.
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 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 | 0,030 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».