Systematic literature review and trial-level meta-analysis of aromatase inhibitors vs tamoxifen in patients with HR+/HER2− early breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current standard of care for patients with HR+/HER2- early breast cancer (EBC) includes adjuvant endocrine therapy with an aromatase inhibitor (AI) or tamoxifen (TAM). We present a trial-level meta-analysis on efficacy of AI vs TAM in patients with HR+/HER2- EBC. METHODS: A systematic literature review was conducted using key medical literature databases (eg, PubMed; inception to October 2023) and data from conferences (to December 2023). Phase 3 randomized controlled trials (RCTs) that had ≥80 % of patients with HR+/HER2- EBC (or available subgroup data) and reported a disease-free survival (DFS) hazard ratio for AI vs TAM were included in the meta-analysis, regardless of menopausal status and ovarian function suppression (OFS) use. The generic invariance method was used to calculate a pooled effect estimate of DFS hazard ratios and 95 % CIs. A base-case analysis (all RCTs) and scenario analyses for NSAI-only, premenopausal, and postmenopausal RCTs were conducted. RESULTS: Five RCTs were identified for inclusion in the meta-analysis. In the base-case analysis, DFS significantly favored AI ± OFS vs TAM ± OFS (pooled hazard ratio, 0.68; 95 % CI, 0.61-0.76; P < .0001). Results from scenario analyses were consistent with the base case; NSAI-only (pooled hazard ratio, 0.68; 95 % CI, 0.59-0.78; P < .0001), premenopausal (pooled hazard ratio, 0.65; 95 % CI, 0.56-0.76; P < .0001), and postmenopausal (pooled hazard ratio, 0.72; 95 % CI, 0.61-0.86; P = .001) RCTs favored AI ± OFS over TAM ± OFS. CONCLUSIONS: This trial-level meta-analysis demonstrated a significant DFS benefit with AI vs TAM for patients with HR+/HER2- EBC, which was more pronounced in premenopausal women.
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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 | 0,027 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 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 ».