Efficacy and Safety of Lenvatinib in Combination With Other Tyrosine Kinase Inhibitors for Metastatic Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This meta-analysis evaluates the efficacy and safety of lenvatinib, both as monotherapy and in combination with other (tyrosine kinase inhibitors) TKIs, compared with other TKIs in metastatic renal cell carcinoma (RCC) treatment. METHODS: We searched for relevant studies from inception to February 2024 using PubMed, Web of Science, Cochrane Library, and Scopus. Eligible studies reported on the efficacy and safety of lenvatinib alone or in combination with other TKIs versus other TKIs for metastatic RCC. Primary outcomes included progression-free survival (PFS) and overall survival (OS). Secondary outcomes included objective response rate (ORR), adverse events (AEs), and health-related quality of life (HRQOL). RESULTS: Seventeen studies met the inclusion criteria. Lenvatinib, especially in combination therapies, significantly improved PFS (HR: 0.46, 95% CI: 0.38-0.54, P <0.001) and OS (HR: 0.80, 95% CI: 0.70-0.91, P <0.001) compared with other TKIs. Quality of life analyses showed mixed results, with EQ-5D demonstrating significant improvement (HR: 1.21, 95% CI: 0.90-1.53, P <0.001), while EORTC QLQ-C30 was not statistically significant. ORR analysis indicated a higher likelihood of achieving a complete or partial response with lenvatinib (OR: 2.04, 95% CI: 1.15-2.93, P =0.00). The analysis of total AEs above grade 3 showed no significant difference between lenvatinib and other TKIs (OR: -0.08, 95% CI: -0.21 to 0.06, P =0.26). CONCLUSIONS: Lenvatinib significantly enhances survival outcomes in metastatic RCC patients compared with other TKIs. While associated with various adverse events, its safety profile is comparable to other TKIs.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».