Comparative effectiveness of salvage chemotherapy regimens and chimeric antigen T-cell receptor therapies in relapsed and refractory diffuse large B cell lymphoma: a network meta-analysis of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
The optimal salvage chemotherapy regimen (SC) for relapsed/refractory (R/R) diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) prior to autologous stem cell transplant remains unclear. Moreover, although chimeric antigen receptor T cell (CAR-T) therapies were recently approved for primary refractory DLBCL, head-to-head comparisons are lacking. We searched MEDLINE, EMBASE and CENTRAL to July 2022, for randomized trials that enrolled adult patients with R/R DLBCL and performed network meta-analyses (NMA) to assess the efficacy of SC and CAR-T therapies. NMA of SC (6 trials, 7 regimens, n = 1831) indicated that rituximab with gemcitabine, dexamethasone, cisplatin (R-GDP) improved OS and PFS over compared regimens. NMA of 3 CAR-T trials (n = 865) indicated that both axi-cel and liso-cel improved PFS over stand-of-care, with no difference in OS. Our results indicate that R-GDP may be preferred for R/R DLBCL over other SC compared. Longer follow-up is required for ongoing comparative survival analysis as data from CAR-T trials matures.
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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 | 0,021 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».