Immunotherapy Responses in Viral Hepatitis-Induced HCC: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hepatocellular carcinoma (HCC) is a prevalent liver cancer with poor prognosis, often linked to hepatitis B (HBV) and C (HCV) infections. This meta-analysis evaluates the efficacy of immunotherapy in HCC, particularly in cases arising from viral hepatitis. Methods: In adherence to PRISMA Statement 2020 guidelines, the immunotherapeutic outcomes comprised objective response rate (ORR), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS). Data were analyzed from randomized controlled trials up to April 2024 using the fixed-effects models in R (V.4.3.3.) and RevMan (Cochrane). Results: This study included 9 trials with 5316 patients. The ORR was slightly higher in the viral group at 27.93% compared to 24.07% in the non-viral group, though this difference was not significant (p = 0.15). Viral HCC patients exhibited a median PFS of 7.3 months (IQR: 6.2–8.4) compared to 5.8 months (IQR: 5.48–6.13) in non-viral patients, a significant improvement (p = 0.005). Similarly, median OS was longer in the viral group at 16.8 months (IQR: 12.99–20.61) versus 15.2 months (IQR: 13.25–17.15) for non-viral HCC, which was also significant (p < 0.0001). The median OS for viral HCC was 16.8 months (IQR: 14.11–19.49 months), with HBV patients experiencing slightly higher survival at 17.15 months (IQR: 14.3–20 months) compared to 16.8 months (IQR: 12.99–20.61 months) for HCV patients; this difference was not statistically significant (p = 0.89). Conclusions: Immunotherapy shows potential in treating HCC, with significantly better outcomes in viral HCC, particularly HBV-associated cases. The heterogeneity highlights the need for personalized treatment approaches based on the viral background of HCC patients. Further research should aim to optimize these therapies to improve survival rates.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».