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Enregistrement W4405374985 · doi:10.1016/j.iotech.2024.100845

102P A real-world study of the efficacy of second-line treatment of unresectable hepatocellular carcinoma after progression on first-line lenvatinib combined with PD-1 inhibitor

2024· article· en· W4405374985 sur OpenAlexaboutno aff
S. Li, Qi Wen, Wen‐Tsung Huang, Long Feng, Yi Fan

Notice bibliographique

RevueImmuno-Oncology Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLenvatinibHepatocellular carcinomaMedicineOncologyInternal medicineSecond lineLine (geometry)First lineSorafenib

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Blood vascular angiosarcoma is an uncommon and aggressive malignancy that has responded well to several combinations of immunotherapy.Conventional medicines like radiation and chemotherapy are not very successful, however immunotherapies such bempegaldesleukin + nivolumab, epacadostat + pembrolizumab, and Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have shown positive outcomes in certain individuals.Ipilimumab + nivolumab and pembrolizumab, have also demonstrated promise in slowing the course of the illness and raising survival rates.Methods: This study was conducted based on PRISMA reporting guidelines.All included studies were derived from PubMed, Sciencedirect, NEJM, and Europe PMC databases using a set of keywords: Angiosarcoma, Pembrolizumab, and Immunotherapies.Studies were extracted and evaluated based on inclusion (Accessible full text, Randomized Controlled Trial, Clinical Trials, and last 5 years) and exclusion criterias (non-english text, animal studies, case report, systematic reviews, and meta analysis) The quality of included studies were further assessed using Newcastle-Ottawa Scale (NOS).Results: Seven studies consisting of RCTs and clinical trials were included, screening a total of 195 patients.Among the seven studies, bempegaldesleukin + nivolumab yields 0.60 (95% Cl; 0.08-4.40;P < 0.00001), epacadostat + pembrolizumab yields 0.03 (95% Cl; 0.00-0.29;P < 0.00001), ipilimumab + nivolumab yields 0.33 (95% Cl; 0.07-1.49;P < 0.00001), pembrolizumab alone yields 3.33 (95% Cl; 0.36-30.70;P < 0.00001), and Immune checkpoint inhibitors (ICIs) yields 0.13 (95% Cl; 0.02-0.71;P < 0.00001) Adverse effect wise is 17.00 (95% Cl; 0.74-391.68;P < 0.00001), 0.30 (95% Cl; 0.10-0.92;P < 0.00001), 3.00 (95% Cl; 0.67-13.40;P < 0.00001), 0.09 (95% Cl; 0.00-2.07;P < 0.00001), and 5.00 (95% Cl; 1.07-23.46;P < 0.00001), respectively.Conclusions: This research shows that monotherapy drugs, pembrolizumab alone, are better than other combinations and ICIs in terms of ORR and adverse effect.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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