Systemic therapies for metastatic hormone‐sensitive prostate cancer: network meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To perform a systematic review and network meta-analysis to compare the efficacy and safety of currently available treatments for the management of metastatic hormone-sensitive prostate cancer (mHSPC), as there has been a paradigm shift with the use of next-generation androgen receptor inhibitors (ARIs) and docetaxel. METHODS: Multiple databases were searched for articles published before May 2020 according to the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analysis extension statement for network meta-analysis. Studies comparing overall/progression-free survival (OS/PFS) and/or adverse events (AEs) in patients with mHSPC were eligible. RESULTS: Nine studies (N = 9960) were selected, and formal network meta-analyses were conducted. Abiraterone (hazard ratio [HR] 0.83, 95% credible interval [CrI] 0.76-0.90), docetaxel (HR 0.90, 95% CrI 0.82-0.98), and enzalutamide (HR 0.85, 95% CrI 0.73-0.99) were associated with significantly better OS than androgen-deprivation therapy (ADT), and abiraterone emerged as the best option. Abiraterone (HR 0.71, 95% CrI 0.67-0.76), apalutamide (HR 0.73, 95% CrI 0.65-0.81), docetaxel (HR 0.84, 95% CrI 0.78-0.90), and enzalutamide (HR 0.67, 95% CrI 0.63-0.71) were associated with significantly better PFS than ADT, and enzalutamide emerged as the best option. Abiraterone (HR 0.85, 95% CrI 0.78-0.93), apalutamide (HR 0.87, 95% CrI 0.77-0.98), and enzalutamide (HR 0.80, 95% CrI 0.73-0.88) were significantly more effective than docetaxel. Regarding AEs, apalutamide was the likely best option among the three ARIs. In patients with low-volume mHSPC, enzalutamide was the best option in terms of OS and PFS. CONCLUSIONS: All three ARIs are effective therapies for mHSPC; apalutamide was the best tolerated. All three seemed more effective than docetaxel. These findings may facilitate individualised treatment strategies and inform future 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».