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Enregistrement W4293582013 · doi:10.3389/fphar.2022.914683

Efficacy, safety, and cost-effectiveness analysis of aflibercept in metastatic colorectal cancer: A rapid health technology assessment

2022· review· en· W4293582013 sur OpenAlexaboutno aff
Pu Ge, Ning Wan, Xiao Han, Xinpei Wang, Jinzi Zhang, Xiaoyi Long, Xiaonan Wang, Ying Bian

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade de Macau
Mots-clésAfliberceptMedicineColorectal cancerOncologyCochrane LibraryFOLFIRIInternal medicineBevacizumabIntensive care medicineCancerRandomized controlled trialIrinotecanChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Metastatic colorectal cancer (mCRC) imposes a heavy tumor burden worldwide due to limited availability of therapeutic drugs. Aflibercept, a kind of recombinant protein of the anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) family, has been approved in clinical application among mCRC patients since 2012. A comprehensive analysis of the efficacy, safety, and cost-effectiveness of aflibercept in mCRC treatment is necessary. Objective: To evaluate the efficacy, safety, and cost-effectiveness of aflibercept for the treatment of mCRC in order to provide a decision-making reference for the selection of targeted drugs for second-line treatment of mCRC in Hong Kong, Macao, and Taiwan regions of China and the selection of new drugs for medical institutions in these regions. Methods: A systematic retrieve on databases including PubMed, Embase, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang, and Weipu, as well as relevant websites and databases of health technology assessment including the National Institute of Health and Clinical Optimization, Centre for Evaluation and Communication at the University of York, and the Canadian Agency for Medicines and Health Technology, was conducted. The literature was screened according to the inclusion and exclusion criteria, and data were extracted and analyzed by two authors, while the quality of the literature was assessed. Results: Finally, we included two HTA reports, 11 systematic reviews/meta-analyses, and two cost-effectiveness studies in the rapid health technology assessment. For mCRC patients receiving second-line treatment, aflibercept combined with FOLFIRI significantly increased progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) and the objective response rate (ORR) also improved, compared with folinic acid + fluorouracil + irinotecan (FOLFIRI). In terms of safety, mCRC patients who received aflibercept combined with FOLFIRI therapy had a higher incidence of grade 3–4 adverse events than those who received FOLFIRI alone, including anti-VEGF–related adverse events (hypertension, hemorrhagic events, and proteinuria) and chemotherapy-related adverse events (diarrhea, weakness, stomatitis, hand-foot syndrome, neutropenia, and thrombocytopenia). In terms of cost-effectiveness, two economic studies conducted in the United Kingdom and Japan, respectively, found that compared with FOLFIRI, aflibercept combined with FOLFIRI had no cost-effectiveness advantage in mCRC patients receiving second-line treatment. Conclusion: Compared with FOLFIRI treatment, aflibercept combined with FOLFIRI for the second-line treatment of mCRC patients has better efficacy, worse safety, and is not cost-effective. More high-quality clinical studies are required for further exploration of aflibercept’s clinical value. Medical institutions in Hong Kong, Macao, and Taiwan regions of China should be cautious when using or introducing aflibercept plus FOLFIRI as a mCRC treatment.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,032
Bibliométrie0,0290,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,390 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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