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Enregistrement W3047425187 · doi:10.1093/noajnl/vdaa073.048

60. IDEAL TREATMENT REGIMEN FOR PATIENTS WITH ≥1 BRAIN METASTASIS FROM PRIMARY NON-SMALL-CELL LUNG CANCER – A SYSTEMATIC REVIEW AND NETWORK META-ANALYSIS

2020· review· en· W3047425187 sur OpenAlexaff
Karanbir Brar, Yosef Ellenbogen, Behnam Sadeghirad, Jiawen Deng, Winston Hou, Xiaoqin Wang, Shervin Taslimi, Alireza Mansouri

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineMeta-analysisLung cancerOncologyRandomized controlled trialBrain metastasisnon-small cell lung cancer (NSCLC)RegimenCancerMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Brain metastases (BM) are common in non-small cell lung cancer (NSCLC). The aim of this study was to assess the comparative effectiveness of treatments for BM from NSCLC. METHODS We searched MEDLINE, EMBASE, Web of Science, ClinicalTrials.gov, CENTRAL and references of key studies for randomized controlled trials (RCTs) published until October 2018. We also searched the Chinese databases Wanfang Data, Wanfang Med Online, China National Knowledge Infrastructure, and Chongqing VIP Information for RCTs published until September 2019. Trials including > 10 patients were selected. The primary outcomes were overall survival (OS) and intracranial progression-free survival (PFS). We used a frequentist random-effects model for network meta-analysis and assessed the certainty of evidence using the GRADE approach. RESULTS Among 8798 abstracts, 106 RCTs (9452 patients) met inclusion criteria. Median sample size was 67 (range 25–554). All trials included adult patients with histologically proven NSCLC and >1 BM proven on CT/MRI. Of trials that reported performance status (e.g. ECOG or KPS, n=67), 63/67 excluded patients with non-favorable performance status. Interventions assessed included surgery, WBRT, SRS, targeted therapies (i.e. EGFR/ALK inhibitors), and chemotherapy. Compared to WBRT alone, several interventions demonstrated a statistically significant increase in median OS, including non-targeted chemotherapy + surgery (MD: 415.3 days, 95% CI: 31.3–799.4), WBRT + EGFRi (MD: 200.2 days, 95% CI:146.3–254.1), and EGFRi alone (MD: 169.7 days, 95% CI: 49.7–289.7). Among all interventions, only WBRT + EGFRi showed a significant improvement in median PFS (MD: 108.0 days, 95%CI: 48.5–167.5). CONCLUSIONS Our preliminary analyses indicate an OS and PFS benefit on the addition of EGFR inhibitors to WBRT for the treatment of BMs from NSCLC. Further analyses of hazard ratios for OS/PFS are underway, and subgroup analyses are planned. These data support the growing role of targeted therapies in the treatment of BMs, particularly in susceptible mutant tumours.

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 enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,002
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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