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Enregistrement W2898148206 · doi:10.18433/jpps30034

Rh-endostatin Concomitant with Chemotherapy Versus Single Agent Chemotherapy for Treating Soft Tissue and Bone Sarcomas: A Systematic Review and Meta-Analysis

2018· review· en· W2898148206 sur OpenAlexvenueno aff
Zhuo Ma, Lifang Guo, Xiangli Cui, He Liu, Lihong Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndostatinInternal medicineOncologyChemotherapyMeta-analysisCochrane LibraryRandomized controlled trialLung cancerAdverse effectSurgeryAngiogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Endostar (recombinant human endostatin (rh-endostatin)), a 20-kDa proteolytic fragment of collagen XVIII, was approved for the treatment of non-small cell lung cancer (NSCLC). Recently, several studies have evaluated the efficacy of rh-endostatin combined with chemotherapy in the treatment of bone and soft tissue sarcomas. Here, we conducted a systematic review and meta-analysis to assess available evidence. Methods: Pubmed, Embase, Web of Sciences, the Cochrane Library and two Chinese literature databases (CNKI, WanFang) were systematically searched till May 20, 2018. Randomized controlled trials (RCTs) and cohort studies which compared the outcomes of rh-endostatin combined with chemotherapy versus chemotherapy alone for treating bone sarcomas or soft tissue sarcomas were included. The primary outcome was overall survival rate (OSR). Secondary outcomes included objectiveremissionrate(ORR), clinical benefit rate (CBR), disease control rate (DCR), distant metastasis rate (DMR) and adverse effects (AEs). The methodological quality of the included studies was evaluated. Data analysis was performed by Revman 5.3 software. Results: 9 studies comprising 839 patients were included. The pooled results indicated that, compared with chemotherapeutic agents alone, rh-endostatin combined group had a significant benefit in 1-year and 2-year OSR. However, there were no difference between 5-year OSR. OR, CBR and DMR were higher in rh-endostatin combined group. No significant difference was observed in the incidence of AEs. Conclusions: Rh-endostatin combined chemotherapeutic agents significantly improved clinical efficacy compared with chemotherapeutic agents alone in treating bone and soft tissue sarcomas. Moreover, combination of rh-endostatin with chemotherapy didn't increase the incidence of AEs. But more high quality RCTs with large sample size should be done in the future to confirm the conclusion.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,043
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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