Efficacy of 177Lu Peptide Receptor Radionuclide Therapy for the Treatment of Neuroendocrine Tumors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to assess the efficacy of Lu-labeled peptide receptor radionuclide therapy (PRRT) induction treatments for patients with unresectable metastatic neuroendocrine tumors. METHODS: MEDLINE, EMBASE, and Ovid were systematically searched with keywords "lutetium," "Lu-177," "PRRT," "neuroendocrine," and "prognosis." Studies evaluating treatment with Lu-labeled PRRT were assessed for disease response and/or disease control rate by Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST) 1.0 or 1.1, modified RECIST, Southwest Oncology Group (SWOG), or modified SWOG criteria. Pooled proportions of disease response and control rates were calculated for both fixed- and random-effects models. RESULTS: Eighteen studies with 1920 patients were included (11 with 1268 patients using RECIST and 6 with 804 patients using SWOG). By RECIST criteria, the pooled disease response rate by random-effects model was 29.1% (95% confidence interval [CI], 20.2%-38.9%), and disease control rate was 74.1% (95% CI, 67.8%-80.0%). By SWOG criteria, the pooled disease response rate by random-effects model was 30.6% (95% CI, 20.7%-41.5%), and disease control rate was 81.1% (95% CI, 76.4%-85.4%). CONCLUSIONS: Induction therapy, typically 4 treatments, with Lu PRRT is an effective method of treating unresectable metastatic neuroendocrine tumors with significant disease response and control rates.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».