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Enregistrement W4406439429 · doi:10.4103/atmr.atmr_185_24

Safety and Efficacy of Niraparib in Metastatic Castration-resistant Prostate Cancer: Systematic Review and Meta-analysis

2024· article· en· W4406439429 sur OpenAlexaboutno aff
Marshad Abdullah Almutairi, Hassan Ahmed A. Alasiri, Mohammed Abdulrahman Alhifthi, Waleed Alshardi, Mohamed Bakr, Alhassan Alhussein Almonawar, Fatema Hani Alawad, Saud Nayef Aldanyowi

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Trends in Medical Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMeta-analysisOncologyMedicineCastrationCancerInternal medicineProstate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objective: In 2021, around 250,000 individuals were diagnosed with prostate cancer, making it the second leading cause of cancer-related deaths among males in the United States. Metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) is a deadly condition, underscoring the need for novel treatments. Niraparib, a powerful and highly specific inhibitor of Poly (ADP-Ribose) Polymerase (PARP)-1 and PARP-2, is approved for use in the United States, Canada, Europe and China for certain individuals with various conditions such as ovarian, fallopian tube and primary peritoneal malignancies. Niraparib is now licensed for clinical usage in ovarian cancer at a daily dosage ranging from 200 to 300 mg. 21-23 Niraparib has shown efficacy in treating mCRPC in patients with identified DNA repair gene abnormalities. Materials and Methods: Four electronic databases – PubMed, Scopus, Cochrane Library and Web of Science were searched for relevant studies until 26 February 2024. Efficacy outcomes were radiographic progression-free survival (rPFS), time to symptomatic progression (TSP) and time to cytotoxic chemotherapy (TCC). Safety outcomes were at least one serious adverse event and treatment-emergent adverse event. The extracted data were dichotomous, and R Studio software was used for the analysis using the fixed effect model. Results: Six studies were systematically reviewed, three of which were included in the meta-analysis, involving 1298 patients. The analysis showed that niraparib is statistically significant in improving rPFS; risk ratio (RR) 1.36 (95% confidence interval [CI]: 1.22–1.52, P < 0.01), and this is consistent with the results of TSP and TCC that also revealed positive impact favouring niraparib; RR 1.11 (95% CI: 1.01–1.22, P < 0.03) and 1.14 (95% CI: 1.06–1.23, P < 0.01). However, niraparib was associated with a higher incidence rate of at least one serious adverse event and treatment-emergent adverse events; RR 1.47 (95% CI: 1.21–1.79, P < 0.01) and 1.04 (95% CI: 1.02–1.07, P < 0.01). Conclusions: Niraparib has been found to have a positive impact on rPFS, TSP and TCC, but it has also been associated with some adverse events, such as anaemia, neutropenia and thrombocytopenia. Despite the adverse events and further studies which are required to assess its safety, niraparib should be considered for clinical usage.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,384 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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