Chemo-Immunotherapy in First Line Extensive Stage Small Cell Lung Cancer (ES-SCLC): A Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Small cell lung cancer (SCLC) is an aggressive neuroendocrine carcinoma with early metastatic potential. The standard-of-care treatment has not changed in years. Recent studies report improved progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) with combined ICI and chemotherapy in ES-SCLC. We conducted a systematic review and meta-analysis to assess the magnitude of survival benefits. We searched MEDLINE, EMBASE, and Cochrane between 1 January 2010 and 15 July 2022 and conference proceedings from 2018 to 2022, for randomised controlled trials, evaluating chemo-ICI compared with platinum-doublet chemotherapy in untreated ES-SCLC. Outcomes assessed were PFS, OS, objective response rate (ORR), duration of response (DoR), toxicity, and health-related quality of life (HRQoL). The search identified 8061 studies, with 8 (56 publications) included in the final analysis. PFS and OS were significantly improved for patients randomised to chemo-ICI (PFS hazard ratio (HR) 0.75, 95% confidence interval (CI) 0.70-0.80) and (OS HR 0.79, 95% CI 0.73-0.85). Subgroup analysis demonstrated a differential effect between PD-1/PD-L1 and CTLA-4 inhibitors. There was no difference in ORR and DoR. All-grade adverse events (RR 1.06, 95% CI 1.00-1.12) were similar. The addition of ICI to chemotherapy in untreated ES-SCLC results in a 22% risk reduction in death, and a 25% risk reduction in disease progression with a minimal increase in toxicity. These improvements are modest but represent progress beyond the standard of care.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle