Efficacy and Safety of Anti-HER2 Targeted Therapy for Metastatic HR-Positive and HER2-Positive Breast Cancer: A Bayesian Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Despite the development of HER2-targeted drugs, achieving favorable outcomes for patients with HR+/HER2+MBC remains challenging. This study utilized Bayesian Network Meta-analysis to compare the efficacy and safety of anti-HER2 combination regimens. The primary analysis focused on progression-free survival (PFS), while secondary analyses included objective response rate, overall survival (OS) and the incidence rate of grade 3/4 adverse events (AEs). A comprehensive search across seven databases identified 25 randomized controlled trials for inclusion in this meta-analysis. For patients eligible for endocrinotherapy, our findings revealed that dual-target combined endocrine therapy, such as Her2-mAb+Her2-mAb+Endo (HR = 0.38; 95%CrI: 0.16-0.88) and Her2-mAb+Her2-tki+Endo (HR = 0.45; 95%CrI: 0.23-0.89), significantly improved PFS compared to endocrine therapy alone. According to the surface under the cumulative ranking curves (SUCRAs), Her2-mAb+Her2-mAb+Endo and Her2-mAb+Her2-tki+Endo ranked highest in terms of PFS and OS, respectively. For patients unsuitable for endocrine therapy, anti-HER2 dual-target combined chemotherapy, such as Her2-mAb+Her2-mAb+Chem (HR = 0.76; 95%CrI: 0.6-0.96) and Her2-mAb+Her2-tki+Chem (HR = 0.48; 95%CrI: 0.29-0.81), demonstrated significant improvements in PFS compared to Her2-mAb+Chem. The results were the same when compared with Her2-tki+Chem. According to the SUCRAs, Her2-mAb+Her2-tki+Chem and Her2-mAb+Her2-mAb+Chem ranked highest for PFS and OS, respectively. Subgroup analyses consistently supported these overall findings, indicating that dual-target therapy was the optimal approach irrespective of treatment line.
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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 | 0,027 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».