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Enregistrement W3165664607 · doi:10.3389/fonc.2021.662392

Assessment of the Clinical Trials Safety Profile of PD-1/PD-L1 Inhibitors Among Patients With Cancer: An Updated Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3165664607 sur OpenAlexaboutno aff
Yuan Tian, Alan Huang, Yue Yang, Qi Dang, Qing Wen, Linlin Wang, Yuping Sun

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShandong First Medical UniversityNatural Science Foundation of Shandong Province
Mots-clésMedicineMeta-analysisClinical trialCancerSafety profileOncologySystematic reviewInternal medicineMEDLINEAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the safety and adverse event profiles of PD-1/PD-L1 inhibitors is important in guiding cancer immunotherapy. Consequently, we designed this meta-analysis to evaluate the safety of PD-1/PD-L1 inhibitors in clinical trials involving cancer patients. METHODS: Four safety indicators comprising treatment-related adverse events, death, discontinuation of therapy and grades 3-5 adverse events were evaluated using the random effect model. The quality of enrolled trials was assessed using the Newcastle Ottawa Scale (NOS). RESULTS: = 0%, Z = 2.52 (P = 0.01)). Similar observations were apparent regarding the other three indicators of safety and also when the use of PD-1/PD-L1 inhibitors alone is compared with the combined use of PD-1/PD-L1 and CTLA-4. When used together with chemotherapy, PD-1/PD-L1 inhibitors increased the incidence of the adverse events as compared to the use of chemotherapy alone. Increased risks for adverse events were also noticed with the use of PD-1/PD-L1 inhibitors over the use of a placebo. CONCLUSION: The use of PD-1/PD-L1 inhibitors alone is associated with a better safety profile compared to either the use of chemotherapy or the use of PD-1/PD-L1 inhibitors with other anticancer regimens.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,032
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,357 · 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
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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