Comparative Efficacy and Safety of Neoadjuvant Immunotherapy with Nivolumab vs. Pembrolizumab in Resectable Non-Small Cell Lung Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Non-small cell lung cancer (NSCLC) remains a leading cause of cancer-related mortality worldwide. Immunotherapy has emerged as a promising treatment option due to its favorable toxicity profile. However, selecting the most appropriate immunotherapeutic agent for neoadjuvant use-aimed at curative intent in early-stage NSCLC-based on efficacy and safety remains a critical question. This review aims to compare the efficacy and safety profiles of nivolumab and pembrolizumab when used as neoadjuvant treatments in NSCLC. A systematic review was conducted across PubMed, Scopus, Wiley Online Library, ProQuest Dissertations and Theses Global, and Google Scholar, utilizing the search terms "Nivolumab OR Pembrolizumab AND Neoadjuvant Immunotherapy AND non-small cell lung cancer." Out of 1444 retrieved studies, 4 retrospective studies met the inclusion criteria by providing comparative data on nivolumab and pembrolizumab within the same study cohorts. Despite the critical risk of bias and the evidence quality ranging from moderate to very low across these studies, both nivolumab and pembrolizumab demonstrated efficacy rates exceeding 30% and maintained favorable safety profiles. There is no observed superiority between nivolumab and pembrolizumab in terms of efficacy and safety for the neoadjuvant treatment of early-stage NSCLC.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».