Comparative Efficacy of Neoadjuvant Nivolumab Plus Chemotherapy versus Conventional Comparator Treatments in Resectable Non-Small-Cell Lung Cancer: A Systematic Literature Review and Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to estimate the relative efficacy of neoadjuvant nivolumab in combination with chemotherapy (neoNIVO + CT) compared to relevant treatments amongst resectable non-metastatic non-small-cell lung cancer (rNSCLC) patients. METHODS: Treatment comparisons were based on a network meta-analysis (NMA) using randomized clinical trial data identified via systematic literature review (SLR). The outcomes of interest were event-free survival (EFS) and pathological complete response (pCR). NeoNIVO + CT was compared to neoadjuvant chemotherapy (neoCT), neoadjuvant chemoradiotherapy (neoCRT), adjuvant chemotherapy (adjCT), and surgery alone (S). Due to the potential for effect modification by stage, all-stage and stage-specific networks were considered. Fixed-effect (FE) and random-effects Bayesian NMA models were run (EFS = hazard ratios [HR]; pCR = odds ratios [OR]; 95% credible intervals [CrI]). RESULTS: = 1978 patients]). In the all-stages FE model, neoNIVO + CT had statistically significant EFS improvements relative to neoCT (HR = 0.68 [95% CrI: 0.49, 0.94]), S (0.59 [0.42, 0.82]), adjCT (0.66 [0.45, 0.96]), but not relative to neoCRT (HR = 0.77 [0.52, 1.16]). NeoNIVO + CT (5 RCTs) had statistically significant higher odds of pCR relative to neoCT (OR = 12.53 [5.60, 33.82]) and neoCRT (7.15 [2.31, 24.34]). Stage-specific model findings were consistent. CONCLUSIONS: This NMA signals improved EFS and/or pCR of neoNIVO + CT relative to comparators among patients with rNSCLC.
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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 | 0,019 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».