What factors may affect the effect of ICI-combined therapy in patients with metastatic renal cell carcinoma? A meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The prognostic factors of ICI-including combined therapy in patients with metastatic renal cell carcinoma were analyzed by systematic review. METHOD: We searched Web of Science, Cochrane, PubMed, CNKI, Wanfang and other databases for randomized controlled trials and clinical trials of combination therapy including ICIs in the treatment of metastatic renal cell carcinoma. The search time was from the establishment of the database to September 2023. Data were extracted and evaluated with RevMan 5.4 software. RESULTS: Six studies were included, including 4723 patients. The results showed that ① in terms of progression-free survival, the factors of age < 65 years old, male sex, Canada and Western Europe, nephrectomy, different IMDC class, number of organs with metastases and PD-L1 expression ≥ 1% significantly prolonged PFS in patients with metastatic cancer treated by combination therapy including ICIs; ② in terms of overall survival rate, the factors of age < 65 years old, female sex, nephrectomy, different IMDC class and PD-L1 expression ≥ 1% significantly prolonged the OS of patients with metastatic cancer treated by combination therapy including ICIs. CONCLUSIONS: Age, sex, region, nephrectomy, different IMDC class, number of organs with metastases and PD-L1 expression are independent factors influencing the efficacy of combination therapy including ICIs in the treatment of metastatic renal cell carcinoma. Systematic evaluation of baseline indicators of patients with metastatic renal cell carcinoma to predict clinical benefits can effectively improve the benefit rate of patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle