Hyperprogressive disease in patients suffering from solid malignancies treated by immune checkpoint inhibitors: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Hyperprogressive disease (HPD) is a paradoxically rapid disease progression during or shortly after antitumor treatment, especially immune checkpoint inhibitors (ICIs). Various diagnosis criteria of HPD cause heterogeneous incidence rates in different clinical research, and there is no consensus on potential risk factors associated with HPD occurrence. Hence, we aimed to summarize incidence of HPD in ICI treatment for solid tumors. Clinicopathological factors associated with HPD are also analyzed. Methods Clinical studies about HPD during/after ICI treatment of solid malignancies are included. Pubmed, Embase, and Cochrane library were searched for eligible studies published before October 7. The Newcastle–Ottawa scale was used to assess the quality of the included studies. Random effect and fixed effect models were, respectively, used for pooling incidence of HPD and analysis of risk factors for HPD. Heterogeneity, subgroup analysis, and publication bias were also analyzed. All meta-analysis was performed via R software (y -40v4.0.2). Results Forty-one studies with 6009 patients were included. The pooled incidence of HPD was 13.2% (95% CI, 11.2%–15.4%). Head and neck cancer (HNC) had the highest incidence of HPD (18.06%), and melanoma had the lowest (9.9%). Tumor types (P = .0248) and gender ratio (P = .0116) are sources of heterogeneity of pooled incidence of HPD. For five clinicopathological factors associated with HPD, only programmed cell death protein 1 ligand 1 (PD-L1) positivity was a preventive factor (odds ratio = 0.61, P <.05). High lactate dehydrogenase (LDH) level (OR = 1.51, P = .01), metastatic sites >2 (OR = 2.38, P <.0001), Eastern Cooperative Oncology Group Performance Score ≥2 (OR = 1.47, P = .02), and liver metastasis (OR = 3.06, P <.0001) indicate higher risk of HPD. Conclusions The pooled incidence of HPD was less than 15%, and HNC had the highest incidence of HPD. LDH and PD-L1 are remarkable biomarkers for prediction of HPD in future medical practice.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».