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
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
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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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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