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Enregistrement W4379329045 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e12611

Neoadjuvant PARP inhibitors in patients with early HER2-negative breast cancer harboring BRCA 1/2 germline mutations: A systematic review and meta-analysis.

2023· review· en· W4379329045 sur OpenAlexaff
Maria Inez Dacoregio, Maysa Vilbert, Carlos Stecca, Isabella Michelon, Caio Castro, Eitan Amir

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCarboplatinInternal medicineOncologyBreast cancerBRCA mutationMeta-analysisPARP inhibitorRandomized controlled trialCancerChemotherapyCisplatinBiologyGeneticsPoly ADP ribose polymerasePolymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e12611 Background: Poly (ADP-ribose) polymerase inhibitors (PARPi) are approved for the treatment of germline BRCA mutated (gBRCAm) breast cancer (BC) patients in the adjuvant and metastatic settings. Several studies have explored the role of PARPi in the neoadjuvant setting both with and without chemotherapy. Here, we explore the efficacy and safety of neoadjuvant PARPi in early HER2-negative BC patients. Methods: We searched PubMed, Scopus, and the Cochrane Library databases for randomized (RCT) and non-randomized clinical trials (non-RCT) that reported the proportion of patients with pathological complete response (pCR) after neoadjuvant PARPi and safety. Statistical analysis was performed using R software. Data were pooled using the random effects model. Results: Analysis included 3 RCTs and 4 non-RCTs, with 942 HER-2 negative breast cancer patients, 293 harboring a gBRCA 1/2 mutation. In a pooled analysis, gBRCAm carriers achieved a significantly higher rate of pCR than BRCA wild-type patients (56% versus 37%, p=0.04) with neoadjuvant PARPi. There was no difference in pCR when PARPi were combined with carboplatin (+/- chemotherapy) (40% versus 44%, p=0.69). Among RCTs (n=457) patients received PARPi in combination with either Paclitaxel plus Carboplatin (PCb) (85%) or with Paclitaxel alone (P) (15%). PARPi were associated with a higher pCR which approached, but did not meet statistical significance (51% vs 41%; Odds Ratio [OR]: 1.30, 95%CI 0.97 to 1.74, p=0.08). gBRCAm was associated with higher pCR compared to wild type in RCTs analysis (60% versus 48%; OR: 1.64, 95%CI 1.01 to 2.68, p=0.05). The most common adverse events (AEs) were cytopenias, nausea, fatigue, alopecia, and dizziness. Hematological toxicities were the most frequent serious AEs, including anemia (15%), neutropenia (22%), and thrombocytopenia (3%). The combination of PARPi and carboplatin was associated with higher hematological AEs (78% versus 46%; P=0.002). Conclusions: The addition of PARPi in the neoadjuvant setting improves pCR in early-stage HER2-negative breast cancer and germline BRCA 1/2 mutations, but not for unselected patients. Combination of PARPi with carboplatin does not improve pCR and leads to substantially worse toxicity. Further studies are warranted to identify the best neoadjuvant PARPi schema.[Table: see text]

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,023
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,249
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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