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Enregistrement W4401200698 · doi:10.2478/jtim-2024-0003

A bibliometric analysis of immune-related adverse events in cancer patients and a meta-analysis of immune-related adverse events in patients with hepatocellular carcinoma.

2024· article· en· W4401200698 sur OpenAlexaboutno aff
Bengang Wang, X. Hao, Jinshan Yan, Xin Li, Mingfang Zhao, Tao Han

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectHepatocellular carcinomaMeta-analysisInternal medicineImmune systemOncologyNephrologyCancerImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Immunotherapy has become the standard treatment for hepatocellular carcinoma (HCC), but it carries a risk of immune-related adverse events (irAEs) that can be life-threatening. This study employs bibliometric analysis to understand global scientific research on irAEs in cancer, focusing on characteristics and areas of interest. Additionally, a meta-analysis provides a comprehensive overview of irAEs in HCC patients receiving immune checkpoint inhibitor (ICI)-based therapies. Methods: We conducted a thorough search of Web of Science Core Collection (WoSCC) publications from 1999 to 2022. R and VOSviewer software were used for analysis. A meta-analysis was performed using data from PubMed, Embase, and the Cochrane Library databases up to March 22, 2022. Trials with HCC patients reporting irAE incidence were included. Quality assessment followed Cochrane risk of bias, Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and Methodological Index for Non-Randomized Studies (MINORS). We used random-effects or fixed-effects models based on I2 values. Primary outcomes included any-grade irAEs and grade ≥ 3 irAEs. This review and meta-analysis are registered in PROSPERO as CRD42022318885. Results: In bibliometric analysis, we included 2946 papers, showing a consistent rise in annual publications on irAEs in cancer research. Frequent keywords were "nivolumab", "immune checkpoint inhibitor", and "immune-related adverse event". "Hepatocellular carcinoma" emerged as a prominent research focus linked to irAEs. We conducted a comprehensive meta-analysis on irAE incidence in HCC patients, including 29 studies. The overall incidence of any-grade irAEs was 61.0% (95% CI 38.5%-81.3%), and grade ≥ 3 irAEs was 13.2% (95% CI 7.9%-19.6%). Treatment-related mortality occurred in 3.1% (95% CI 0.8%-6.3%), with treatment discontinuation at 10.7% (95% CI 6.3%-16.0%). Reactive cutaneous capillary endothelial proliferation (RCCEP) was the most common any-grade irAE, while elevated aspartate aminotransferase (AST) was the most common grade ≥ 3 irAE. Treatment strategies were independently associated with specific irAEs, as indicated by multivariable analysis. Conclusion: This study provides valuable insights into the current research landscape of irAEs in cancer and ofers a comprehensive overview of irAEs in HCC patients undergoing ICI-based therapy. The relatively high incidence of irAEs and their association with treatment strategies emphasize the need for careful management by clinicians when treating HCC patients. These findings offer significant guidance for optimizing care and treatment for HCC patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,037
Bibliométrie0,1000,108
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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