Expression of PD-L1 for Predicting Response to Immune Checkpoint Inhibitors in Metastatic Urothelial Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: We conducted this meta-analysis and systematic literature review to study the ability of PD-L1 to predict objective response in patients with urothelial cancer treated with PD-1/PD-L1 inhibitors. Methods: Relevant studies of PD-1 or PD-L1 inhibitors in urothelial cancer that reported objective response rate (orr) based on PD-L1 expression status in PubMed, embase, and the Cochrane Library were retrieved. Efficacy of PD-L1 expression status in predicting orr and the efficacy, safety of PD-1 and PD-L1 drugs were analyzed. Results: Studies were divided into ≥1%, ≥5%, and ≥25% based on PD-L1 positivity threshold, and the patients were grouped into PD-L1 positive and negative. In all 3 expression thresholds, patients with positive PD-L1 expression were more likely to experience an objective response [≥1% threshold odds ratio (or): 1.74; 95% confidence interval (ci): 1.20 to 2.53; ≥5% threshold or: 2.74; 95% ci: 2.01 to 3.724; ≥25% threshold or: 7.13; 95% ci: 2.38 to 21.40] in comparison with patients with negative PD-L1 expression. Of the 3 thresholds, the ≥25% threshold was better in predicting orr (1.74 vs. 2.93 vs. 7.13; p < 0.0001). The ≥1% PD-L1 threshold had a relatively high sensitivity in predicting orr; the ≥5% PD-L1 threshold was better for specificity. Sensitivity was higher at the ≥25% threshold than at the other two thresholds, but specificity was lower. Further, we found that there is no statistically significant difference in efficacy between PD-1 and PD-L1 drugs. Conclusions: Urothelial cancer patients with PD-L1 positive expression responded better than PD-L1 negative patients did, and a threshold of ≥5% or greater for PD-L1 expression might predict positive clinical response.
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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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».