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Enregistrement W3185280489 · doi:10.1016/j.euo.2021.07.002

The Efficacy and Safety of Relugolix Compared with Degarelix in Advanced Prostate Cancer Patients: A Network Meta-analysis of Randomized Trials

2021· review· en· W3185280489 sur OpenAlexaff
Reza Sari Motlagh, Mohammad Abufaraj, Keiichiro Mori, Abdulmajeed Aydh, Paweł Rajwa, Satoshi Katayama, Nico C. Grossmann, Ekaterina Laukhtina, Hadi Mostafai, Benjamin Pradère, Fahad Quhal, Pierre I. Karakiewicz, Dmitry Enikeev, Shahrokh F. Shariat

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Oncology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisProstate cancerSubgroup analysisRelative riskAdverse effectRandomized controlled trialSystematic reviewInternal medicineConfidence intervalUrologyOncologyGynecologyMEDLINECancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Degarelix is associated with high rates of injection site reaction. The US Food and Drug Administration approved relugolix, an oral gonadotropin-releasing hormone (GnRH) antagonist, for the treatment of advanced prostate cancer patients. OBJECTIVE: This systematic review and network meta-analysis aimed to compare the efficacy and safety of relugolix versus degarelix. EVIDENCE ACQUISITION: A systematic search was performed using major web databases for studies published before January 30, 2021, according to the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analyses (PRISMA) extension statement for a network meta-analysis. Studies that compared the efficacy (12-mo castration rate with testosterone ≤50 ng/dl) and safety (adverse events [AEs]) of relugolix or degarelix and of the control group (GnRH agonists) were included. We used the Bayesian approach in the network meta-analysis. EVIDENCE SYNTHESIS: Four studies (n = 2059) met our eligibility criteria. The main efficacy analysis was conducted for two different treatments (relugolix and all doses of degarelix vs GnRH agonists); relugolix (risk ratio [RR] 1.09, 95% credible interval [CrI]: 0.95-1.23) and degarelix (RR 0.98, 95% CrI: 0.91-1.06) were not associated with different 12-mo castration rates. In the subgroup analysis, degarelix 480 mg was significantly associated with a lower castration rate (RR 0.46, 95% CrI: 0.07-0.92). In all efficacy ranking analyses, relugolix achieved the best rank. The safety analyses showed that relugolix (RR 0.99, 95% CrI: 0.6-1.6 and RR 0.72, 95% CrI: 0.4-1.3, respectively) and degarelix (RR 1.1, 95% CrI: 0.75-1.35 and RR 1.05, 95% CrI: 0.42-2.6, respectively) were not associated with either all AE or serious AE rates. In the ranking analyses, degarelix achieved the worst rank of all AEs and the best rank of serious AEs. Relugolix (RR 0.44, 95% CrI: 0.16-1.2) and degarelix (RR 0.74, 95% CrI: 0.37-1.52) were not associated with different cardiovascular event (CVE) rates; both were associated with lower CVE rates than GnRH agonists in the ranking analyses. CONCLUSIONS: We found that the efficacy and safety of relugolix are comparable with those of degarelix, albeit with no injection site reaction. Such data should be interpreted with caution until large-scale direct comparison studies with a longer follow-up are available. PATIENT SUMMARY: We found that relugolix, an oral gonadotropin-releasing hormone (GnRH) antagonist, has comparable efficacy and safety with degarelix, a parenteral GnRH antagonist, for the treatment of advanced prostate cancer 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)0,034
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,060
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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