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Enregistrement W3029173559 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e15099

Does radiation increase the risk of immunotherapy related pneumonitis in cancer patients with thorax radiotherapy combined immune checkpoint inhibitors: A meta-analysis.

2020· article· en· W3029173559 sur OpenAlexaboutno aff
Yamin Jie, Anxin Gu, Pingfu Fu, Feng‐Ming Kong

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePneumonitisMeta-analysisConfidence intervalRadiation therapyInternal medicineOdds ratioRandomized controlled trialOncologyLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e15099 Background: Thorax radiotherapy (TRT) combined with immunotherapy has shown promising results. However, it remains unclear whether TRT would increases the risk of immunotherapy related pneumonitis (IRP). Here, we performed a meta-analysis to compare the rates of IRP in patients treated with TRT to patients treated without TRT. Methods: A meta-analysis was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) statement. Two individual researchers conducted the platform searches on the PubMed upto Nov. 4th, 2019. Quality of studies was assessed independently by two researchers using the Cochrane Collaboration's tool for randomized clinical trials, and the Newcastle-Ottawa Scale for cohort studies. Any disagreements encountered were settled through senior authors. The single rate of pneumonitis along with the corresponding 95% confidence interval (CI) was estimated. The odds ratio (OR) and its 95% CI were computed using random-effects model after checking the heterogeneity across studies using the Cochran Q chi-square test and the I2 statistic. Data analyses were performed using R version 3.6.2, meta and metafor packages. Results: A total of 62 studies including 14648 patients on IRP were first selected. Thirteen studies had two arms data, 501 patients were in TRT arm, 1185 patients were in non-TRT arm. Two studies including 557 patients were treated with immunotherapy and concurrent/sequential TRT. The remaining 47 studies had no TRT patients or TRT data were unavailable. The pooled rate of any grade IRP of all 62 studies (14648 patients) was 6% (95% CI: 5%-8%). All grades IRP was significantly higher among patients treated with immunotherapy and TRT arm when compared to the non-TRT arm (OR = 1.44, 95% CI: 1.04-2.00, P = 0.030). In the subgroup analysis, no significance difference in IRP rate was found between patients with various cancer types or various types of immune checkpoint inhibitors (p = 0.7033, p = 0.7522, respectively). The rate of IRP in all TRT patients was 18% (95% CI: 13%-24%), comparing to 5% (95% CI: 4%-6%) in control group. Conclusions: This meta-analysis demonstrates that TRT combined immunotherapy had an elevated incidence of IRP compared to non-TRT (OR = 1.44, 95% CI: 1.04-2.00, P = 0.030). There remains a lack of data on risk factors of IRP in TRT patients, and future large-scale studies are warranted. To our knowledge, this is the first comprehensive meta-analysis of IRP for TRT patients.

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)0,023
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,074
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,349 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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