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Enregistrement W4291035494 · doi:10.1016/j.urolonc.2022.06.018

Sequencing impact and prognostic factors in metastatic castration-resistant prostate cancer patients treated with cabazitaxel: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4291035494 sur OpenAlexaff
Takafumi Yanagisawa, Tatsushi Kawada, Paweł Rajwa, Hadi Mostafaei, Reza Sari Motlagh, Fahad Quhal, Ekaterina Laukhtina, Frederik König, Maximilian Pallauf, Benjamin Pradère, Pierre I. Karakiewicz, Péter Nyírády, Takahiro Kimura, Shin Egawa, Shahrokh F. Shariat

Notice bibliographique

RevueUrologic Oncology Seminars and Original Investigations · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCabazitaxelMedicineDocetaxelProstate cancerHazard ratioMeta-analysisInternal medicineOncologyConfidence intervalSubgroup analysisCancerAndrogen deprivation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cabazitaxel is an effective treatment of post-docetaxel metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC). We aimed to assess the sequencing impact and identify prognostic factors of oncologic outcomes in mCRPC patients treated with cabazitaxel. METHODS: PUBMED, Web of Science, and Scopus databases were searched for articles published before January 2022 according to the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses) statement. Studies were deemed eligible if they investigated pretreatment clinical or hematological prognostic factors of overall survival (OS) in mCRPC patients with progression after docetaxel treated with available treatments including cabazitaxel. RESULTS: Overall, 22 studies were eligible for the meta-analysis. In mCRPC patients treated with docetaxel, subsequent treatment with cabazitaxel was associated with better OS compared to that without cabazitaxel (pooled hazard ratio [HR]: 0.70, 95% confidence interval [CI]: 0.56-0.89). Among the patients treated with cabazitaxel, several pretreatment clinical features and hematologic biomarkers were associated with worse OS as follows: poor performance status (PS) (pooled HR: 1.92, 95% CI: 1.33-2.77), presence of visceral metastasis (pooled HR: 2.13, 95% CI: 1.62-2.81), symptomatic disease (pooled HR: 1.47, 95% CI: 1.25-1.73), high PSA (pooled HR: 1.76, 95% CI: 1.27-2.44), high alkaline phosphatase (ALP) (pooled HR: 1.45, 95% CI: 1.28-1.65), high lactate dehydrogenase (LDH) (pooled HR: 1.54, 95% CI: 1.00-2.38), high c-reactive protein (CRP) (pooled HR: 4.40, 95% CI: 1.52-12.72), low albumin (pooled HR:1.09, 95% CI: 1.05-1.12) and low hemoglobin (pooled HR:1.55, 95% CI: 1.20-1.99). CONCLUSIONS: Sequential therapy with cabazitaxel significantly improves OS in post-docetaxel mCRPC patients. In mCRPC patients treated with cabazitaxel, patients with poor PS, visceral metastasis, and symptomatic disease were associated with worse OS. Further, pretreatment high PSA, ALP, LDH or CRP as well as low hemoglobin or albumin, were blood-based prognostic factors for OS. These findings might help guide the clinical decision-making for the use of cabazitaxel and prognostication of its OS benefit.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,042
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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