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Enregistrement W2945103009 · doi:10.1186/s12885-019-5507-6

Comparative survival benefit of currently licensed second or third line treatments for epidermal growth factor receptor (EGFR) and anaplastic lymphoma kinase (ALK) negative advanced or metastatic non-small cell lung cancer: a systematic review and secondary analysis of trials

2019· review· en· W2945103009 sur OpenAlexaff
Martin Connock, Xavier Armoiry, Alexander Tsertsvadze, G. J. Meléndez‐Torres, Pamela Royle, Lazaros Andronis, Aileen Clarke

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineAnaplastic lymphoma kinaseErlotinibOncologyInternal medicineAtezolizumabLung cancerEpidermal growth factor receptorPembrolizumabCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A review of therapies for advanced cancers licenced by the EMA between 2009 and 2013 concluded that for more than half of these drugs there was little evidence of overall survival or quality of life benefit. Recent years have witnessed a growing number of licensed second-line pharmacotherapies for advanced/metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC). With the aim of gauging patient survival benefit, we conducted a systematic review of randomised controlled trials (RCT) and compared survival outcomes from available licensed treatments for patients with advanced/metastatic NSCLC. METHODS: RCTs of second/third line treatments in participants with advanced/metastatic NSCLC and negative/low expression of Anaplastic Lymphoma Kinase (ALK) and of Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR) were included. We searched electronic databases (MEDLINE; EMBASE; Web of Science) from January, 2000 up to July, 2017. Two or more independent reviewers screened bibliographic records, extracted data, and assessed risk of bias of studies. Published Kaplan Meier plots for OS and PFS along with restricted-mean-survival methods and parametric modelling were used to estimate the survival outcomes as mean number of months of survival. Network meta-analysis was undertaken to rank interventions and to make indirect comparisons. RESULTS: We included 11 RCTs with data for 7581 participants that compared nine different drugs. In studies of patients regardless of histology groups, targeted drugs (ramucirumab and nintedanib) yielded small overall survival gains of < 2.5 months over docetaxel, erlotinib provided no benefit, while immunotherapies (atezolizumab and pembrolizumab) delivered 5 to 6 months gain. Studies with patients stratified by histology confirmed the apparent superiority of immunotherapy (nivolumab and atezolizumab) over targeted treatments (ramucirumab, nintedanib, afatinib) providing between about 4 to 8 months OS gain over docetaxel. In network analysis immunotherapies consistently ranked higher than alternatives irrespective of population histology and outcome measure. CONCLUSION: Our review indicates that nivolumab, pembrolizumab and atezolizumab provide superior survival benefits compared to other licensed drugs for late stage NSCLC. Patient gains from these immunotherapies are substantial compared to the expected average survival with chemotherapy (docetaxel) of < 1 year for people with squamous histology and about 1.25 year for those with non-squamous histology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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