The clinical effectiveness of elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor (ETI) for people with CF without a F508del variant: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor (ETI) for people with cystic fibrosis (PwCF) without a F508del variant is limited due to lack of clinical data supporting efficacy. METHODS: In this systematic review and meta-analysis, we examined patient-level data from studies reporting the clinical response to ETI for PwCF with non-F508del CFTR variants. We searched electronic data sources including Embase, MEDLINE, and CENTRAL from January 1st, 2019 to May 14th, 2024. FINDINGS: Our search results identified 4,795 studies and 20 met the eligibility criteria. 120 of 164 (73 %) individuals had a positive clinical response to ETI, defined by a sweat chloride (SwCl) decrease of ≥10 mmol/L or percent-predicted FEV1 (ppFEV1) improvement of ≥5 %. 51 unique ETI-responsive variants were represented across these 120 individuals and 27 of these variants (53 %) have not been previously approved by the U.S. FDA. For variants with at least 10 individuals treated with ETI to date, a consistent positive clinical response was observed for N1303K and G85E. For N1303K (n = 48), the median increase in ppFEV1 was 16 % (IQR: 8 %, 29 %), with a median decrease in SwCl of -9 (IQR: -4, -22) mmol/L. For G85E (n = 16), the median increase in ppFEV1 was 13.5 % (IQR: 8 %, 19 %) with a median decrease in SwCl of -46 (IQR: -39, -66) mmol/L. CONCLUSION: Additional ETI-responsive variants were identified following a comprehensive review of ETI clinical use in PwCF without F508del. This data can be used by the CF community in efforts to expand the labelled indications or to help advocate for off-label ETI reimbursement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».