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Enregistrement W3007156832 · doi:10.1371/journal.pone.0229179

ALK inhibitors for non-small cell lung cancer: A systematic review and network meta-analysis

2020· review· en· W3007156832 sur OpenAlexafffund
Jesse Elliott, Zemin Bai, Shu‐Ching Hsieh, Shannon Kelly, Li Chen, Becky Skidmore, Carine Zheng, David J. Stewart, George A. Wells

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCeritinibAlectinibCrizotinibAnaplastic lymphoma kinaseMedicineInternal medicineLung cancerALK inhibitorOncologyHazard ratioOdds ratioConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We sought to assess the relative effects of individual anaplastic lymphoma kinase (ALK) inhibitors for the treatment of non-small cell lung cancer (NSCLC). METHODS: We searched MEDLINE, Embase, Cochrane CENTRAL, and grey literature (July 23, 2019) for randomized controlled trials (RCTs) that included participants with ALK- or ROS1-positive NSCLC who received any ALK inhibitor compared with placebo, another ALK inhibitor, or the same ALK inhibitor at a different dose. The primary outcome was treatment-related death. Secondary outcomes were overall survival (OS), progression-free survival (PFS), and serious adverse events. Data were pooled via meta-analysis and network meta-analysis, and risk of bias was assessed. PROSPERO: CRD42017077046. RESULTS: Thirteen RCTs reporting outcomes of interest among participants with ALK-positive NSCLC were identified. Treatment-related deaths were rare, with 10 deaths attributed to crizotinib (risk difference v. chemotherapy: 0.49, 95% credible interval [CrI] -0.16 to 1.46; odds ratio 2.58 (0.76-11.37). All ALK inhibitors improved PSF relative to chemotherapy (hazard ratio [95% CrI]: crizotinib 0.46 [0.39-0.54]; ceritinib 0.52 [0.42-0.64]; alectinib 300 BID 0.16 [0.08-0.33]; alectinib 600 BID 0.23 [0.17-0.30]; brigatinib 0.23 [0.15-0.35]), while alectinib and brigatinib improved PFS over crizotinib and ceritinib (alectinib v. crizotinib 0.34 [0.17-0.70]; alectinib v. ceritinib 0.30 [0.14-0.64]; brigatinib v. crizotinib 0.49 [0.33-0.73]; brigatinib v. ceritinib 0.43 [0.27-0.70]). OS was improved with alectinib compared with chemotherapy (HR 0.57 [95% CrI 0.39-0.83]) and crizotinib (0.68 [0.48-0.96]). Use of crizotinib (odds ratio 2.08 [95% CrI 1.56-2.79]) and alectinib (1.60 [1.00-2.58]) but not ceritinib (1.25 [0.90-1.74), increased the risk of serious adverse events compared with chemotherapy. Results were generally consistent among treatment-experienced or naïve participants. CONCLUSION(S): Treatment-related deaths were infrequent among ALK-positive NSCLC. PFS may be improved by alectinib and brigatinib relative to other ALK inhibitors; however, the assessment of OS is likely confounded by treatment crossover and should be interpreted with caution.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,003
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations92
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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