The Impact of Concomitant Medications on the Overall Survival of Patients Treated with Systemic Therapy for Advanced or Metastatic Renal Cell Carcinoma: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although immune checkpoint inhibitors (ICI) and/or tyrosine kinase inhibitors (TKI) are the standard treatment of advanced unresectable or metastatic renal cell carcinoma (RCC), the impact of concomitant medications remains unclear. We aimed to evaluate the impact of concomitant medications on survival outcomes in patients treated with systemic therapy for advanced unresectable or metastatic RCC. In August 2024, PubMed, Scopus, and Web of Science were queried for studies evaluating concomitant medications in patients with advanced unresectable or metastatic RCC (PROSPERO: CRD42024573252). The primary outcome was overall survival (OS). A fixed- or random-effects model was used for meta-analysis according to heterogeneity. We identified 22 eligible studies (5 prospective and 17 retrospective) comprising 16,072 patients. Concomitant medications included proton pump inhibitors (PPI) (n = 3959), antibiotics (n = 571), statins (n = 5466), renin-angiotensin system inhibitors (RASi) (n = 6615), and beta-blockers (n = 1964). Both concomitant PPI and antibiotics were significantly associated with worse OS in patients treated with ICI (PPI: HR: 1.22, P = .01, and antibiotics: HR: 2.09, P < .001). Concomitant statins, RASi, or beta-blocker were significantly associated with improved OS in patients treated with TKI (statins: HR: 0.81, P = .03, RASi: HR: 0.63, P < .001, beta-blocker: HR: 0.69, P < .001, respectively). In patients treated with ICI, RASi was significantly associated with improved OS (HR: 0.64, P = .02). Concomitant use of antibiotics or PPI with ICI can reduce its oncologic efficacy. Conversely, concomitant statins, RASi, or beta-blockers can enhance the oncologic efficacy of TKI. When initiating systemic therapy for metastatic RCC, it may be important for clinicians to assess baseline co-medications and recognize their possible positive or negative effects.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».