Efficacy and safety of PD-1/PD-L1 immune checkpoint inhibitors in the treatment of recurrent ovarian cancer: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recurrent ovarian cancer (OC) presents a significant therapeutic challenge with limited treatment success. Programmed cell death protein 1 (PD-1/PD-L1) immune checkpoint inhibitors have emerged as a potential treatment avenue, necessitating a systematic review and meta-analysis to evaluate their efficacy and safety. METHODS: Adhering to preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses guidelines, we conducted a comprehensive literature search across PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library, culminating in the inclusion of studies focusing on the treatment of recurrent OC with PD-1/PD-L1 inhibitors. Studies were evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale and analyzed using fixed or random effects models depending on heterogeneity levels. RESULTS: Our search yielded 1215 articles, with 6 meeting the inclusion criteria for final analysis. Studies varied in size and reported median age, overall survival (OS), progression-free survival (PFS), and adverse events. The meta-analysis showed improved Objective Response Rates (ORR), Disease Control Rate (DCR), and PFS in patients treated with PD-1/PD-L1 inhibitors. The overall adverse event rate was 17.9%, indicating a need for careful patient selection and monitoring. No significant publication bias was detected, enhancing the reliability of our findings. CONCLUSIONS: PD-1/PD-L1 inhibitors offer a promising treatment option for recurrent OC, improving ORR, DCR, and PFS. However, the higher incidence of adverse events necessitates a cautious approach to their use. Future research should focus on long-term outcomes, biomarker identification, and optimal combination therapies.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».