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Enregistrement W4388799870 · doi:10.14740/wjon1685

Addition of Olaparib to the New Hormonal Agent Regimen for Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4388799870 sur OpenAlexvenueno aff
Syah Mirsya Warli, Adrian Joshua Velaro, Naufal Nandita Firsty, Zaimah Z. Tala

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFakultas Kedokteran, Universitas IndonesiaUniversitas IndonesiaUniversity College London
Mots-clésOlaparibMedicineOncologyHazard ratioInternal medicineProstate cancerPARP inhibitorAdverse effectRegimenMeta-analysisCochrane LibraryConfidence intervalCancerPoly ADP ribose polymerasePolymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The emergence of olaparib, a poly (adenosine diphosphate (ADP)-ribose) polymerase (PARP) inhibitor to treat metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC), created a measurable clinical question on whether the agent positively influences the treatment outcomes and acceptable safety factors. The objective was to elaborate on the efficacy and safety of olaparib-added regimens in treating mCRPC patients as compared to the established guideline. Methods: The literature search was performed on several scientific databases, e.g., PubMed, Cochrane, and ScienceDirect, by applying the Boolean Term method. Statistical and risk of bias (RoB) analyses were calculated through RevMan 5.4.1. to investigate our outcomes, i.e., progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) with the reported adverse effects (AEs). These outcomes were presented in hazard ratio (HR) and risk ratio (RR). Results: Three trials consisting of 1,325 individuals with comparable baseline characteristics were investigated. The meta-analysis showed that introducing olaparib into the regimens significantly improved the PFS (HR 0.59 (0.48 - 0.73); P < 0.05), which disclosed even better outcomes among mutated homologous recombinant repair (HRR) and ataxia-telangiectasia mutated (ATM) gene (HR 0.43 (0.30 - 0.62); P < 0.05) in 95% confidence interval (CI). Furthermore, similar outcomes were observed in OS analysis (HR 0.81 (0.67 - 0.99); P < 0.05), despite olaparib group disclosed higher AEs rate with insignificant difference in mortality rate. Conclusion: -mutated individuals.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,028
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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