Efficacy and safety of antibody-drug conjugates in triple-negative and HER-2 positive breast cancer: A systematic review and meta-analysis of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer (BC) is the 2nd most common cause of cancer-related deaths. Antibody-drug conjugates (ADCs) are monoclonal antibodies linked to cytotoxic agents and are directed towards a specific tumor protein. Therefore, they are more potent and can have relatively less toxicity. In this meta-analysis, we assessed the efficacy and safety of ADCs in breast cancer. We searched PubMed, Cochrane, Web of Science, and clinicaltrials.gov for relevant studies and included 7 randomized clinical trials (N = 5,302) and 7 non-randomized clinical trials (N = 658). R programming language software was used to conduct this meta-analysis. In 4 RCTs on HER-2 positive BC (N = 2,825), the pooled HR of PFS and OS was 0.72 (95% CI = 0.61-0.84, I2 = 71%) and 0.73 (95% CI = 0.64-0.84, I2 = 20%), respectively in favor of ADCs versus chemotherapy. In RCT on triple negative BC (N = 468), HR of PFS and OS were 0.55 (95%CI = 0.51-0.61) and 0.59 (95% CI = 0.54-0.66), respectively, in favor of saci-gov versus chemotherapy. In RCT on HER-2 positive residual invasive BC, HR of recurrence/death was 0.61 (95% CI = 0.54-0.69) in favor of ADC versus chemotherapy. In an RCT (N = 524), the HR of PFS and OS were 0.28 (95% CI = 0.22-0.37) and 0.55 (95%CI = 0.36-0.86), respectively, in favor of trastuzumab-deruxtecan (T-der) as compared to trastuzumab-emtansine (T-DM1). Anemia, rash, diarrhea, fatigue, hypertension, thrombocytopenia, and elevated aminotransferases were the common ≥grade 3 adverse events reported in 4%, 1%, 2%, 1%, 2%, 9%, and 3% of the patients, respectively. ADCs were more effective than single and double agent chemotherapy in patients with HER-2 positive or triple negative BC. Among ADCs, T-der was more effective than T-DM1.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,042 |
| 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) | 0,003 | 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 ».