Focus on the dabrafenib, vemurafenib, and trametinib in the clinical outcome of melanoma: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Melanoma is the most severe lethal skin cancer, affecting melanin producer cells (melanocytes). Surgery is the most common treatment, whereas, for the advanced stage, the development of treatment is recommended. BRAF (Dabrafenib and Vemurafenib) inhibitor or MEK inhibitor (Trametinib) is the most frequently targeted melanoma therapy due to more than 80% of patients with positive BRAF mutation. In this review, those treatments will be investigated systematically to identify their clinical outcome. Method: This systematic literature review (SLR) was performed from Cochrane, Science Direct, Google Scholar, and Pubmed. Cochrane Risk-of-Bias Tool RoB2 is used to assess RCT studies and New-castle Ottawa Scale Assessment to assess cohort studies by three different assessors. Data analysis was carried out by using Review Manager (RevMan 5.4). Heterogenicity test was assessed by I2 and Chi2 statistic Result: There are 20 studies used in this article (13 RCT and seven cohorts). The overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) of the survey that using targeted therapy (vemurafenib, trametinib, or dabrafenib) compare other treatments (chemotherapy, immunotherapy, etc.) showed risk ratio (RR) was 1.12 (95%CI 1.07,1.17; I2=100%; p<0,00001). The OS and PFS with monotherapy compare of vemurafenib, trametinib, or dabrafenib with combination therapy showed RR was 1.09 (95%CI.06,1.13; I2=99%; p<0,00001). Conclusion: BRAF and MEK targeted therapy has a good prognosis for a patient with a positive BRAF gene mutation and could be combined with other treatments for better clinical outcomes rather than monotherapy.
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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 | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».