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Enregistrement W4406801649 · doi:10.3390/cancers17030388

Denosumab vs. Zoledronic Acid for Metastatic Bone Disease: A Comprehensive Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials

2025· review· en· W4406801649 sur OpenAlexaff
Benjamin Wajda, Leah Ferrie, Annalise G. Abbott, Golpira Elmi Assadzadeh, Michael J. Monument, Joseph K. Kendal

Notice bibliographique

RevueCancers · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenosumabMedicineZoledronic acidRandomized controlled trialMeta-analysisOncologyInternal medicineAdverse effectQuality of life (healthcare)Bone painBreast cancerPathologic fractureCancerSurgeryOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Metastatic bone disease (MBD) presents significant challenges in patient management, leading to skeletal-related events (SREs), compromised health-related quality of life, and heightened pain experiences. Denosumab (Dmab) and zoledronic acid (ZA) are bone-modifying agents (BMAs) commonly employed to mitigate the sequelae of MBD. Previous meta-analyses have assessed primary outcomes such as overall survival, pathological fractures, radiation to bone, and the time to SREs within studies. However, a single comprehensive analysis comparing their efficacy across multiple primary and secondary outcomes, as well as cost-effectiveness in specific cancer types, has not yet been conducted. Methods: A literature search identified relevant randomized controlled trials (RCTs), and the primary outcomes included overall survival, pathologic fractures, radiation to bone, and the time to SREs within studies. Secondary outcomes included adverse events, pain, analgesia usage, quality of life, and cost. Results: Meta-analysis revealed that Dmab effectively reduced the need for bone-targeted radiation therapy and was superior to ZA in delaying the time to SREs, except in multiple myeloma. Dmab also reduced pathological fracture incidences in breast cancer patients by 39%. Conclusions: Our analysis suggests that while both agents similarly impact overall survival and disease progression, Dmab offers advantages in SRE reduction and improved HRQoL and pain outcomes with lower rates of opioid usage, albeit with higher risks of hypocalcemia and osteonecrosis in some subgroups. The consensus on cost-effectiveness is mixed and varies based on the cancer type and healthcare system, with some studies favoring Dmab’s superior efficacy and safety, while others find ZA more cost-effective due to its lower cost. This study underscores the potential of Dmab as a preferred BMA for MBD management, especially for high-risk skeletal complications, while highlighting cancer-specific safety considerations. Further research is warranted to refine cancer-specific BMA use and optimize MBD management strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,034
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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