Mesenchymal–Epithelial Transition Kinase Inhibitor Therapy in Patients with Advanced Papillary Renal-Cell Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Papillary subtypes of renal-cell carcinoma (pRCC) represent 10–15% of the cases and commonly have MET alterations. This systematic review and single-arm meta-analysis evaluated MET inhibitor therapy (METi) efficacy and safety in adults with confirmed advanced pRCC. The search strategy included PubMed, Web-of-science, Cochrane, and Scopus. We used the DerSimonian/Laird random effect model for all analyses; p-value < 5% was considered significant, and heterogeneity was assessed with I2. Three clinical trials and six cohort studies were included with 504 patients; 31% were MET-driven. Our pooled analysis demonstrated an objective response rate (ORR) in MET-driven, MET-independent, and overall patients of: 36% (95%CI: 10–62), 0% (95%CI: 0–3), and 21% (95%CI: 1–41), respectively. One-year disease control and progression-free survival rates were, respectively, 70% (95%CI: 52–88) and 15% (95%CI: 10–20). Twelve- and twenty-four-month survival rates were, respectively, 43% (95%CI: 23–64) and 10% (95%CI: 0–30). The prevalence of adverse events of any grade and grades 3–5 were 96% (95%CI: 91–100) and 44% (95%CI: 37–50), respectively. We suggest METi has anti-tumor activity and is tolerable in patients with advanced pRCC.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».