Apalutamide, enzalutamide, and darolutamide for non-metastatic castration-resistant prostate cancer: a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Management of non-metastatic castration-resistant prostate cancer (nmCRPC) has undergone a paradigm shift with next-generation androgen receptor inhibitors. However, direct comparative data are not available to inform treatment decisions and/or guideline recommendations. Therefore, we performed network meta-analysis to indirectly compare the efficacy and safety of currently available treatments. Multiple databases were searched for articles published before June 2020. Studies that compared overall and/or metastasis-free and/or prostate-specific antigen (PSA) progression-free survival (OS/MFS/PSA-PFS) and/or adverse events (AEs) in nmCRPC patients were considered eligible. Three studies (n = 4117) met our eligibility criteria. Formal network meta-analyses were conducted. For MFS, apalutamide, darolutamide, and enzalutamide were significantly more effective than placebo, and apalutamide emerged as the best option (P score: 0.8809). Apalutamide [hazard ratio (HR): 0.85, 95% credible interval (CrI): 0.77-0.94] and enzalutamide (HR: 0.86, 95% CrI: 0.78-0.95) were both significantly more effective than darolutamide. For PSA-PFS, all three agents were statistically superior to placebo, and apalutamide emerged as the likely preferred option (P score: 1.000). Apalutamide (HR: 0.71, 95% CrI: 0.69-0.74) and enzalutamide (HR: 0.76, 95% CrI: 0.74-0.79) were both significantly more effective than darolutamide. For AEs (including all AEs, grade 3 or grade 4 AEs, grade 5 AEs, and discontinuation rates), darolutamide was the likely best option. Apalutamide and enzalutamide appear to be more efficacious agents for therapy of nmCRPC, while darolutamide appears to have the most favorable tolerability profile. These findings may facilitate individualized treatment strategies and inform future direct comparative trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».