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Enregistrement W4410493962 · doi:10.1186/s12885-025-14311-9

Venetoclax and hypomethylating agents versus induction chemotherapy for newly diagnosed acute myeloid leukemia patients: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4410493962 sur OpenAlexaboutno aff
Yun Liu, Ying Zhang, Lijuan Wang, Fang Xie, Chengtao Zhang, Peimin Mao, Jinsong Yan

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVenetoclaxMyeloid leukemiaInduction chemotherapySurgical oncologyMeta-analysisHypomethylating agentOncologyInternal medicineChemotherapyLeukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Venetoclax with hypomethylating agents (VEN-HMAs) has shown inconsistent efficacy versus induction chemotherapy (IC) in newly diagnosed AML (ND-AML). Whether or not VEN-HMAs are of clinical benefit remains uncertain. We conducted this meta-analysis to evaluate the clinical benefit of VEN-HMAs versus IC in various subtypes of ND-AML. METHODS: We searched PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science databases up to 17 June 2024. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Data were extracted to perform meta-analysis or descriptive analysis. The random-effects model was used to calculate the effect sizes and 95% confidence interval (CI). Relative risk (RR) was used to estimate complete response (CR), CR/ complete response with incomplete blood count recovery (CRi), overall response rate (ORR), and 30-day mortality. Hazard ratio (HR) was used to evaluate overall survival (OS) data. RESULTS: Fifteen retrospective cohort studies with 3809 participants were identified. Compared to the IC group, the pooled RR estimates for VEN-HMAs were 1.05 (95% CI 0.88-1.26, P = 0.591) for CR, 1.09 (95% CI 0.96-1.23, P = 0.195) for CR/ CRi, 0.84 (95% CI 0.60-1.18, P = 0.318) for ORR, and 0.86 (95% CI 0.50-1.49; P = 0.596) for 30-day mortality. VEN-HMAs prolonged the OS advantage in the ND-AML population (HR = 0.80, 95% CI 0.66-0.97, P = 0.025), and was demonstrated in patients with nucleophosmin 1 (NPM1) mutation (HR = 0.64, 95% CI 0.44-0.92, P = 0.017). In AML patients with RUNX1::RUNX1T1 cytogenetic abnormalities, the pooled ORR was lower in the VEN-HMAs group (RR = 0.44, 95% CI 0.28-0.69, P < 0.001), but OS was of no significantly different (HR = 1.30, 95% CI 0.52-3.26,P = 0.58). However, only 2 studies were available and the results should be taken with caution. OS benefit was similar in other subgroup analyses based on cytogenetic risk, age, and AML type (de novo, secondary, treatment-related or prior therapy for myeloid disease cohort). CONCLUSION: Compared with the IC group, VEN-HMAs improved OS in ND-AML, especially in the NPM1 mutation subgroup (HR = 0.64), ensured the efficacy of CR, CR/CRi and ORR, without increasing 30-day mortality, necessitating further head-to-head randomized controlled trials (RCTs). TRIAL REGISTRATION: This trial was registered with PROSPERO ( www.crd.york.ac.uk/prospero/ ) on 13 July 2024, the registration number is CRD42024560585.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,034
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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