Adjuvant immunotherapy in renal cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials.
Notice bibliographique
Résumé
671 Background: There has been interest in adjuvant immune checkpoint inhibition (ICI) following surgical resection in patients with high-risk renal cell carcinoma (RCC) given high recurrence rates and approvals of ICI in metastatic RCC. The primary objective of this analysis was to synthesize available data regarding the disease-free survival (DFS) benefit of adjuvant ICIs for patients with RCC. Methods: This systematic review was performed according to the PRISMA guidelines. The protocol was registered in PROSPERO (CRD42022361599). We searched PubMed, EMBASE, and relevant conference proceedings to identify phase III randomized controlled trials (RCTs) comparing adjuvant ICI versus placebo/observation. The primary outcome of interest was DFS. Results: Among the four included studies, one demonstrated a significant DFS benefit. There was considerable clinical and statistical heterogeneity (I2=64%) due to differences in inclusion criteria and interventions. While pooled results across the four studies did not demonstrate a significant benefit in DFS overall (HR 0.85, 95% CI 0.69-1.04), there was significant benefit among patients with positive PD-L1 expression (HR 0.72, 95% CI 0.55-0.94) or sarcomatoid features (HR 0.59, 95% CI 0.38-0.91). Conclusions: The evidence base to date regarding ICI as adjuvant therapy in RCC is mixed – conclusions are limited by considerable heterogeneity between studies. However, pooled analyses suggest that patients with positive PDL1 expression or sarcomatoid features are most likely to benefit from adjuvant immunotherapy.
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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 | 0,020 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».