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Enregistrement W4408694318 · doi:10.3390/curroncol32030184

Efficacy and Safety of Perioperative Immunotherapy for Patients with Non-Small Cell Lung Cancer: A Systematic Review and Network Meta-Analysis

2025· review· en· W4408694318 sur OpenAlexvenueno aff
Zhijuan Du, Siyuan Chen, Yuhui Qin, Yahui Lv, Xiangyu Du, Heying Yu, Zhefeng Liu

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChemoimmunotherapyOncologyInternal medicinePerioperativeLung cancerCohortImmunotherapyNeoadjuvant therapyAdverse effectSubgroup analysisCancerMeta-analysisSurgeryBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The objective of this study is to indirectly compare the efficacy and safety of all currently available neoadjuvant chemoimmunotherapy and perioperative chemoimmunotherapy in randomized controlled trials (RCTs) involving patients with resectable non-small cell lung cancer (NSCLC) to identify optimal treatment regimens. Methods: Eligible studies evaluating neoadjuvant chemoimmunotherapy and perioperative chemoimmunotherapy-based regimens in resectable NSCLC patients were included. Clinical outcomes were extracted for event-free survival (EFS) and overall survival (OS), as well as the incidence of pathological complete response (pCR), major pathological response (MPR), any-grade adverse events (AEs), and treatment-related adverse events (TRAEs) in the Bayesian framework. A subgroup analysis of EFS was conducted according to PD-L1 expression, histological type and reaching pCR or not. Results: We selected eight RCTs involving 3113 patients. Our analysis found no significant differences between perioperative immunotherapy and neoadjuvant immunotherapy in terms of MPR (RR 0.72, 95% CI 0.39 –1.3), pCR (RR 0.73, 95% CI 0.24–2.3), EFS (HR 0.95, 95% CI 0.56–1.7), and OS (HR 95% CI 3.9–4.2). Subgroup analyses revealed that neoadjuvant immunotherapy demonstrated superiority in the programmed death-ligand 1 (PD-L1) high-expression cohort, the non-squamous cell carcinoma cohort, and the non-smoking cohort. Conversely, perioperative immunotherapy ranked first in the PD-L1 low-expression cohort, squamous cell carcinoma cohort, and non-pCR cohort. Conclusions: Our findings indicate that neoadjuvant immunotherapy and perioperative immunotherapy exhibit comparable efficacy in patients with NSCLC. These results provide valuable evidence for guiding the treatment of patients with resectable NSCLC.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,032
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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