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Enregistrement W4289517208 · doi:10.3389/fonc.2022.843707

Hyperprogressive disease in patients suffering from solid malignancies treated by immune checkpoint inhibitors: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4289517208 sur OpenAlexaboutno aff
Zijun Zhao, Jin‐Song Bian, Junwei Zhang, Ting Zhang, Xin Lu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Society of Clinical Oncology
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Internal medicineCochrane LibraryMeta-analysisOncologyOdds ratioHazard ratioDiseaseCancerGastroenterologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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