Less intensive antileukemic therapies (monotherapy and/or combination) for older adults with acute myeloid leukemia who are not candidates for intensive antileukemic therapy: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Elderly patients with acute myeloid leukemia not eligible for intensive antileukemic therapy are treated with less intensive therapies, uncertainty remains regarding their relative merits. OBJECTIVES: To compare the effectiveness and safety of less intensive antileukemic therapies for older adults with newly diagnosed AML not candidates for intensive therapies. METHODS: We included randomized controlled trials (RCTs) and non-randomized studies (NRS) comparing less intensive therapies in adults over 55 years with newly diagnosed AML. We searched MEDLINE and EMBASE from inception to August 2021. We assessed risk of bias of RCTs with a modified Cochrane Risk of Bias tool, and NRS with the Non-Randomized Studies of Interventions tool (ROBINS-I). We calculated pooled hazard ratios (HRs), risk ratios (RRs), mean differences (MD) and their 95% confidence intervals (CIs) using a random-effects pairwise meta-analyses and assessed the certainty of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. RESULTS: We included 27 studies (17 RCTs, 10 NRS; n = 5,698), which reported 9 comparisons. Patients were treated with azacitidine, decitabine, and low-dose cytarabine (LDAC), as monotherapies or in combination with other agents. Moderate certainty of evidence suggests no convincing difference in overall survival of patients who receive azacitidine monotherapy compared to LDAC monotherapy (HR 0.69; 95% CI, 0.31-1.53), fewer febrile neutropenia events occurred between azacitidine monotherapy to azacitidine combination (RR 0.45; 95% CI, 0.31-0.65), and, fewer neutropenia events occurred between LDAC monotherapy to decitabine monotherapy (RR 0.62; 95% CI 0.44-0.86). All other comparisons and outcomes had low or very low certainty of evidence. CONCLUSION: There is no convincing superiority in OS when comparing less intensive therapies. Azacitidine monotherapy is likely to have fewer adverse events than azacitidine combination (febrile neutropenia), and LDAC monotherapy is likely to have fewer adverse events than decitabine monotherapy (neutropenia).
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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 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».