Macrocytosis as a predictor of response to capecitabine in solid cancers: A meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
e13080 Background: Capecitabine is an effective oral chemotherapy that is widely used in a number of solid cancers both as monotherapy or in combination with other anti-cancer drugs. It has been suggested that mean corpuscular volume (MCV) is associated with response to capecitabine. Methods: We searched PubMed for studies exploring the association between capecitabine and macrocytosis or MCV. We extracted the hazard ratios (HR) reporting progression-free (PFS) or overall survival (OS) data when comparing macrocytosis to normal/low MCV. If HR were not directly reported, we estimated them from survival plots using the Parmar method. HR were then pooled in a meta-analysis using generic inverse variance and random effects modeling. Results: Among the 13 identified studies, five were eligible for analysis, comprising a total of 446 patients. One study was a randomized trial and four were retrospective cohort studies. Mean patient age was 53 and cancer sites included breast (n = 226; 50%), colon (n = 131; 29 %) and stomach (n = 89; 19%). Capecitabine was used in combination with other drugs in 64% of patients. There was no association between macrocytosis and PFS (HR 0.91, 0.60-1.38, p = 0.65). Among the 3 studies reporting OS data, there was a significant negative association between macrocytosis and worse OS (HR 1.79, 1.38-2.34, p < 0.001). Conclusions: Macrocytosis in patients treated with Capecitabine was found to have no impact on PFS, but was associated with an inferior OS. This finding suggests that macrocytosis is more likely to be a prognostic factor rather than a predictive biomarker of response to capecitabine.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».