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Enregistrement W4214869220 · doi:10.1016/j.adro.2022.100909

A Patient-Level Data Meta-analysis of the Abscopal Effect

2022· review· en· W4214869220 sur OpenAlexaff
Steven J. Hatten, Eric J. Lehrer, Jenn Liao, Congzhou M. Sha, Daniel M. Trifiletti, Shankar Siva, Sean M. McBride, David A. Palma, Sheldon L. Holder, Nicholas G. Zaorsky

Notice bibliographique

RevueAdvances in Radiation Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal and Anal Carcinomas
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesCancer Council TasmaniaCancer Council VictoriaPenn State Hershey Cancer InstituteJanssen PharmaceuticalsPenn State College of MedicineGenentechPennsylvania State UniversityUniversity of PennsylvaniaNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAmerican Cancer Society
Mots-clésMedicineMeta-analysisAbscopal effectFamily medicineInternal medicineImmunotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The abscopal effect is defined when a form of local therapy causes tumor regression of both the target lesion and any untreated tumors. Herein cases of the abscopal effect were systematically reviewed and a patient-level data analysis was performed for clinical predictors of both duration of response and survival. Methods and Materials: The Population, Intervention, Control, Outcome, Study (PICOS) design approach, Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) literature selection process, and Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE) were used to find articles published before September 2019 in MEDLINE/PubMed and Google Scholar. Inclusion criteria were (1) population: patients with reported abscopal response; (2) intervention: documented treatment(s); (3) control: none; (4) outcomes: overall and progression-free survival; and (5) setting: retrospective case reports. Time from treatment until abscopal response and time from abscopal response until progression/death were calculated. Univariate and multivariate analyses were conducted for survival outcomes. Results: Fifty studies (n = 55 patients) were included. Median age was 65 years (interquartile range [IQR], 58-70) and 62% were male. Fifty-four (98%) patients received radiation therapy, 34 (62%) received radiation therapy alone, 5 (9.1%) underwent surgery, 4 (7.3%) received chemotherapy, and 11 (20%) received immunotherapy. Median total dose was 32 Gy (IQR, 25.5-48 Gy) and median dose per fraction was 3 Gy (IQR, 2-7.2). Median time until abscopal response was 4 months (IQR, 1-5; min 0.5, max 24). At 5 years, overall survival was 63% and distant progression-free survival was 45%. No variables had statistical significance in predicting duration of response or survival. Conclusions: Almost all reported cases of the abscopal response are after radiation therapy; however, there are no known predictors of duration of response or survival in this population.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,056
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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

Citations42
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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