Identifying effect modifiers of CAR-T cell therapeutic efficacy: a systematic review and individual patient data meta-analysis protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chimeric antigen receptor T cell therapy (CAR-T) represents a promising and exciting new therapy for hematologic malignancies, where prognosis for relapsed/refractory patients remains poor. Encouraging results from clinical trials have often been tempered by heterogeneity in response to treatment among patients, as well as safety concerns including cytokine release syndrome. The identification of specific patient or treatment-specific factors underlying this heterogeneity may provide the key to the long-term sustainability of this complex and expensive therapy. An individual patient data meta-analysis (IPMDA) may provide potential explanations for the high degree of heterogeneity. Therefore, our objective is to perform a systematic review and IPDMA of CAR-T cell therapy in patients with hematologic malignancies to explore potential effect modifiers of CAR-T cell therapy. METHODS AND ANALYSIS: We will search MEDLINE, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Clinical Trials. Studies will be screened in duplicate at the abstract level, then at the full-text level by two independent reviewers. We will include any prospective clinical trial of CAR-T cell therapy in patients with hematologic malignancies. Our primary outcome is complete response, while secondary outcomes of interest include overall response, progression-free survival, overall survival, and safety. IPD will be collected from each included trial and, in the case of missing data, corresponding authors/study sponsors will be contacted. Standard aggregate meta-analyses will be performed, followed by the IPD meta-analysis using a one-stage approach. A modified Institute of Health Economics tool will be used to evaluate the risk of bias of included studies. ETHICS AND DISSEMINATION: Identifying characteristics that may act as modifiers of CAR-T cell efficacy is of paramount importance and can help shape future clinical trials in the field. Results from this study will be submitted for publication in a peer-reviewed scientific journal, presented at relevant conferences and shared with relevant stakeholders.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
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 | 0,033 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,058 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».