Talazoparib plus enzalutamide versus olaparib plus abiraterone acetate and niraparib plus abiraterone acetate for metastatic castration-resistant prostate cancer: a matching-adjusted indirect comparison
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Without head-to-head trials between talazoparib+enzalutamide (TALA + ENZA), olaparib+abiraterone acetate (OLAP + AAP), and niraparib plus AAP (NIRA + AAP) the ability to evaluate their relative efficacy as first-line (1 L) treatment in metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) is limited. The objective of this study was to assess the relative efficacy between TALA + ENZA (TALAPRO-2) versus OLAP + AAP (PROpel) and NIRA + AAP (MAGNITUDE) in 1 L mCRPC via a matching-adjusted indirect treatment comparison (MAIC). METHODS: Patient-level data from TALAPRO-2 and published data from PROpel and MAGNITUDE were used. TALAPRO-2 data were reweighted to satisfy the eligibility criteria for PROpel and MAGNITUDE. Talazoparib (0.5 mg/day) plus enzalutamide (160 mg/day) was compared to olaparib (300 mg twice daily) plus abiraterone acetate (1000 mg/day) and niraparib (200 mg/day) plus abiraterone acetate (1000 mg/day). Hazard ratios (HRs) were calculated for radiographic progression-free survival (rPFS) and overall survival (OS), and odds ratios (ORs) for prostate-specific antigen (PSA) response and objective response rate (ORR). Additional efficacy outcomes were assessed. RESULTS: In all-comers, TALA + ENZA was statistically superior to OLAP + AAP for rPFS (HR: 0.727; 95% confidence interval [CI]: 0.565, 0.935) and PSA response (OR: 1.663; 1.101, 2.510), and numerically favored for OS (HR: 0.847; 0.667, 1.076) and ORR (OR: 1.109; 0.646, 1.903). In patients with homologous recombination repair mutations (HRRm), relative to NIRA + AAP, TALA + ENZA was statistically superior for rPFS (HR: 0.460; 0.280, 0.754), and numerically favored for OS (HR: 0.601; 0.347, 1.041) and ORR (OR: 1.524; 0.579, 4.016). CONCLUSIONS: Results suggest that TALA + ENZA may provide improvements in clinical outcomes relative to OLAP + AAP and NIRA + AAP in 1 L mCRPC; however, inherent limitations associated with the complexity of the analyses must be considered.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».