Matching-adjusted indirect comparison of talazoparib plus enzalutamide versus abiraterone acetate and docetaxel in mCRPC
Notice bibliographique
Résumé
Aims The absence of direct comparisons between talazoparib plus enzalutamide (TALA+ENZA) and current standard of care hinders evaluating their relative efficacy for first-line (1 L) metastatic castration resistant prostate cancer (mCRPC). This study aimed to compare TALA+ENZA (TALAPRO-2) to abiraterone acetate plus prednisone (AAP) (COU-AA-302) and docetaxel (TAX 327) using a matching-adjusted indirect treatment comparison (MAIC).Methods A systematic literature review using the Ovid® interface was performed to identify relevant evidence. Patient-level data from TALAPRO-2 and published data from COU-AA-302 and TAX 327 were used to match populations on clinically relevant confounders. The MAICs were conducted for radiographic progression-free survival (rPFS), overall survival (OS), objective response rate (ORR), along with additional efficacy outcomes.Results In all-comers, TALA+ENZA statistically significantly prolonged rPFS (HR: 0.256; 95% confidence interval [CI]: 0.183, 0.359; p < 0.0001), OS (HR: 0.557; 0.405, 0.766; p = 0.0003), and improved ORR (OR: 3.924; 2.017, 7.634; p = 0001) versus AAP. In all-comers, TALA+ENZA significantly prolonged OS (HR: 0.446; 0.316, 0.631; p < 0.0001) and improved ORR (OR: 13.081; 5.757, 29.721; p < 0.0001) versus docetaxel. All other efficacy outcomes statistically favored TALA+ENZA.Conclusions These results suggest TALA+ENZA improves clinical outcomes relative to AAP and docetaxel in the 1 L mCRPC all-comers population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».