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Enregistrement W3094080327 · doi:10.3389/fonc.2020.564382

Immune Checkpoint Inhibitors and Survival Outcomes in Brain Metastasis: A Time Series-Based Meta-Analysis

2020· review· en· W3094080327 sur OpenAlexaboutno aff
Xingjiang Hu, Hui Yu, Yunliang Zheng, Qiao Zhang, Meihua Lin, Jialei Wang, Yunqing Qiu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyMeta-analysisInternal medicineBrain metastasisSubgroup analysisObservational studyCochrane LibrarySurvival analysisMelanomaSurvival rateMetastasisCancerCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have shown potential to improve the prognosis of patients with brain metastasis (BM) caused by advanced cancers. However, controversies still exist in regard to its survival benefits. In the present work, a time series-based meta-analysis based on the phase I/II/III trials and observational studies were performed to investigate the differences in mortality of ICI-treated BM patients. A number of public library databases, including MEDLINE, EMBASE, OVID, and COCHRANE, were systemically searched by March 2019. The quality of included studies was evaluated by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) scoring. Outcome measures here established were mortality and progression-free survival (PFS) at different follow-up endpoints. Survival rates and curve data were pooled for further analysis. To detect the data heterogeneity, subgroup analyses were conducted according to tumor and ICI types. Eighteen studies, 6 trials, and 12 controlled cohorts were assessed, involving a total of 1330 ICI-treated BM patients. The 6-month survival rate and PFS were 0.67 (95%CI: 0.59-0.74) and 0.36 (95%CI: 0.24-0.49), respectively. According to the tumor type (melanoma, NSCLC, and RCC), subgroup analyses indicated that melanoma presented the lowest survival rates among the three groups here selected. In regard to the type of ICIs, the anti-CTLA-4 combined with the anti-PD-1/PD-L1 showed the best survival outcome among these groups. The 12-month survival rate and PFS showed a consistent pattern of findings. In the long-term, the 24-month survival rate and PFS were 0.20 (95%CI: 0.12-0.31) and 0.18 (0.05-0.46) in BM patients. Hence, ICI therapy may be associated with an improved prognosis of BM patients. Nevertheless, current research presented a limited study design. Multicenter randomized trials may later assist in validating ICI-based therapies for a better outcome of BM 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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,060
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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