Low-Dose Anti-PD1 Immune Checkpoint Inhibitors in Relapsed/Refractory Hodgkin Lymphoma: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Blockage of PD-1 with drugs such as nivolumab (Nivo) and pembrolizumab (Pembro) has been successfully implemented in the treatment of Hodgkin lymphoma among other types of tumors. Exorbitant costs hinder access for many patients living in low- and middle-income countries (LMICs). Dose reductions on the basis of pharmacodynamic studies have been used to allow access to these drugs to patients with no further options because of economic constraints. In this study, we aimed to systematically review and assess evidence regarding the efficacy and safety of this adapted intervention. METHODS: An expert librarian designed and conducted a literature search in MEDLINE, Scopus, Web of Science, EMBASE, Cochrane Central, and clinicaltrials.gov. Screening was conducted in a title/abstract and full-text phase independently and in duplicate. Primary outcomes were overall survival, overall response rates (ORRs), and incidence of adverse events (AEs). Data extraction was performed independently and in duplicate as well. A qualitative synthesis was performed and reported in the results. RESULTS: Six studies investigated Nivo as an intervention, two Pembro, and 1 both therapies, with a total of 161 patients overall. One study had a single-arm prospective trial design and the rest a retrospective cohort design. ORR ranged from 66% to 100%, with complete response rates between 38% and 75%. The incidence of AEs was mostly high across all studies ranging from 27% to 93%, most of it composed of grade 1-2 AEs (27%-80%). No study reported health-related quality-of-life outcomes. CONCLUSION: Low-dose anti-PD1 immune checkpoint inhibitors have shown to be adequate candidates for testing of their efficacy in randomized trials and could improve access to these high-cost medications for patients with Hodgkin lymphoma both in LMICs and high-income countries.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».