Comparative Efficacy and Safety of Immunotherapy on Non–Small Cell Lung Cancer Patients With Brain Metastases: A Systematic Review and Network Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing evidence suggests that immunotherapy has a positive effect on non-small cell lung cancer (NSCLC) patients with brain metastases (BMs). However, it remains unclear which type of immunotherapy is more efficient. The aim of this network meta-analysis (NMA) was to compare the efficacy and safety of different immunotherapy types and determine the optimal option. METHOD: Four databases (PubMed, Cochrane Library databases, Embase, and Web of Science) and ClinicalTrial.gov were searched from inception until January 26, 2023. Randomized controlled trials (RCTs), prospective nonrandomized trials, or observational studies investigating NSCLC patients with BMs treated by immunotherapy were included. The quality of the included studies was evaluated using the Cochrane risk of bias (ROB) tool and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The efficacy of immunotherapy on NSCLC patients with BMs was evaluated using frequentist random-effects NMA. RESULT: Eleven studies from 1560 citations, encompassing 1437 participants, were included in this NMA. Statistical analysis showed that pembrolizumab (SMD = 4.35, 95% CI [2.21, 6.60]) and nivolumab+ipilimumab (SMD = 3.81, 95% CI [1.21, 6.40]) could improve overall survival (OS). Pembrolizumab (SMD = 3.32, 95% CI [2.75, 3.90]) demonstrated better effects in improving the overall response rate (ORR). No significant difference in adverse event (AE) was observed between immunotherapy and chemotherapy. CONCLUSION: Our findings indicated that pembrolizumab was the most promising immunotherapy for NSCLC patients with BMs. Nivolumab+ipilimumab might be an alternative choice to improve OS. LIMITATION: Inconsistency tests were not performed because of the scarcity of direct comparison. Besides, high heterogeneity was observed in our NMA.
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 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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».