Meta-Analysis of the Efficacy and Adverse Reactions of Ibrutinib in the Treatment of Refractory/Relapsed Mantle Cell Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Therapeutic results of relapsed/refractory mantle cell lymphoma (R/R MCL) are very disappointing at present, and there is no standard effective treatment regimen. Ibrutinib has been proved to be effective for R/R MCL, however, the sample size of these individual clinical studies was relatively small. Hence, current clinical experience in its usage is still limited. It is necessary to systematically analyze the efficacy and adverse reactions of ibrutinib in the treatment of R/R MCL. Methods: The PubMed, Cochrane Library, and Embase databases were searched using English search terms, mantle cell lymphoma, MCL, and ibrutinib; the VIP, Wanfang, and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) databases were searched using the Chinese search terms, ibrutinib and mantle cell lymphoma. The extracted data were subjected to meta-analysis using R software to deduce the effective rate and occurrence rate of serious adverse reactions. Results: A total of 12 cohort studies were included in this analysis. The results demonstrated that ibrutinib could be an efficient therapy regimen for R/R MCL patients and the effect of combination therapy was better than that of single-drug therapy. During the treatment with ibrutinib, the adverse reactions mainly included hematological toxicity, infection, atrial fibrillation, and bleeding. Discussion: Our analysis showed ibrutinib is an optimal second-line treatment for R/R MCL, and the combination therapy is more effective than monotherapy as it was well-tolerated by the patients. Therefore, the combination of other drugs for R/R MCL should be considered for patients with poor efficacy of ibrutinib alone or relapse after treatment.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».