[Efficacy and Safety of Radiotherapy Combined with Immunotherapy for Brain Metastases from Lung Cancer: A Meta-analysis].
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunotherapy (IT) is recommended for the treatment of advanced non-small cell lung cancer (NSCLC), while brain radiotherapy (RT) is the mainstream treatment for patients with brain metastases (BM). This study aimed to investigate the efficacy and safety of combined use of RT and IT. METHODS: The date was limited to May 1, 2022, and literature searches were carried out in CNKI, Wanfang, PubMed, EMBASE and Cochrane databases. Heterogeneity was judged using the I2 test and P value. Publication bias was assessed using a funnel plot. The quality of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Statistical analysis was performed using Stata 16.0 software. RESULTS: A total of 17 articles involving 2,636 patients were included. In the comparison of RT+IT group and RT group, no significant difference was found in overall survival (OS) (HR=0.85, 95%CI: 0.52-1.38, I2=73.9%, Pheterogeneity=0.001) and intracranial distance control (DBC) (HR=1.04, 95%CI: 0.55-1.05, I2=80.5%, Pheterogeneity<0.001), but the intracranial control (LC) in the RT+IT group was better than the RT group (HR=0.46, 95%CI: 0.22-0.94, I2=22.2%, Pheterogeneity=0.276), and the risk of radiation necrosis/treatment-related imaging changes (RN/TRIC) was higher than RT (HR=1.72, 95%CI: 1.12-2.65, I2=40.2%, Pheterogeneity=0.153). In the comparison between the RT+IT concurrent group and the sequential group, no significant difference was found in OS (HR=0.62, 95%CI: 0.27-1.43, I2=74.7%, Pheterogeneity=0.003) and RN/TRIC (HR=1.72, 95%CI: 0.85-3.47, I2=0%, Pheterogeneity=0.388) was different between the two groups. However, DBC in the concurrent treatment group was better than that in the sequential treatment group (HR=0.77, 95%CI: 0.62-0.96, I2=80.5%, Pheterogeneity<0.001). CONCLUSIONS: RT combined with IT does not improve the OS of NSCLC patients with BM, but also increases the risk of RN/TRIC. In addition, compared with sequential RT and IT, concurrent RT and IT improved the efficacy of DBC.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,069 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».