The effect of immune checkpoint inhibitor combination therapies in metastatic renal cell carcinoma patients with and without previous cytoreductive nephrectomy: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, immune checkpoint inhibitor (ICI)-combination therapies have radically altered the treatment landscape in metastatic renal cell carcinoma (mRCC). No phase 3 trials have assessed the impact of cytoreductive nephrectomy (CN) for efficacy in mRCC patients treated with ICI-combination therapy. We aimed to assess the role of ICI-combination therapy based on CN status. METHODS: Multiple databases were searched for articles published until June 2021. Studies comparing overall and/or progression-free survival (OS/PFS) in mRCC patients treated with ICI combination-therapy were deemed eligible. RESULTS: Six studies met the eligibility criteria. ICI-combination therapy was associated with significantly better OS/PFS than sunitinib in patients who had undergone CN (hazard ratio [HR], 0.67; 95% confidence interval [CI], 0.59-0.77/HR, 0.57; 95% CI, 0.44-0.74, respectively; both P < 0.001), and in those who had not (HR, 0.69; 95% CI, 0.57-0.85/HR, 0.63; 95% CI, 0.52-0.77, respectively; both P < 0.001). Although the OS and PFS benefits of ICI-combination therapy were larger in those undergoing CN, the HR for OS and PFS indicated that ICI-combination therapy's treatment effect did not differ substantially with or without CN. In network meta-analyses, nivolumab plus cabozantinib was the most effective regimen in those undergoing CN, and pembrolizumab plus lenvatinib for those not undergoing CN. CONCLUSION: The effect of ICI combination therapy did not differ between mRCC patients undergoing and not undergoing CN. As each ICI combination regimen varied widely in its effect in patients undergoing and not undergoing CN, CN may contribute to better treatment decision-making for ICI-combination therapy recipients.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».