Personalized Risk Assessment for Taxane-Induced Hypersensitivity Reactions: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Taxanes, including paclitaxel and docetaxel, are widely used in cancer treatment but frequently cause hypersensitivity reactions (HSRs), disrupting treatment continuity. This meta-analysis aimed to identify consistent risk factors for taxane-induced HSRs to support personalized risk assessments and optimize therapeutic outcomes. Methods: This systematic review and meta-analysis followed the PRISMA guidelines and was registered with PROSPERO (CRD42023476738). Comprehensive literature searches were conducted up to 30 June 2024. The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Data were synthesized to calculate pooled odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs), using fixed or random effects models. Results: A total of 18 studies of moderate or higher quality were included, involving 8333 patients. The incidence of HSRs ranged from 3.0% to 33.1%. Risk factors assessed included history of allergy, obesity, postmenopausal state, ovarian cancer, and H2 receptor antagonist (H2RA) premedication. A history of allergy was identified as a potential risk factor with marginal significance (OR 1.85, 95% CI 0.97–3.54, p = 0.06), while H2RA premedication, ovarian cancer, and female sex were not significantly associated with HSR risk. Substantial heterogeneity was observed for obesity (I2 = 57.71%, p = 0.069) and postmenopausal status (I2 = 78.98%). Conclusions: This study highlights the complex nature of taxane-induced HSRs and emphasizes the need for personalized risk assessments. While a history of allergy is a potential risk factor, heterogeneity across other factors underscores the importance of individualized approaches. Clinicians should tailor strategies to balance the benefits of taxane therapy with patient-specific risks to improve clinical outcomes.
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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 | 0,023 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».