Optimal sequencing of locoregional and systemic therapies for intermediate and advanced hepatocellular carcinoma: a network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Transarterial chemoembolization (TACE), anti-angiogenic drugs (AADs), and immune checkpoint inhibitors (ICIs) are common therapies for hepatocellular carcinoma (HCC). Despite proven benefits of combined regimens, optimal sequencing remains unclear. This network meta-analysis evaluates safety and efficacy of therapeutic sequences in intermediate-advanced HCC. METHODS: We conducted a comprehensive search of multiple databases, including PubMed, Cochrane Library, Web of Science, and EMBASE, for studies published until February 1, 2025. Cochrane's tools and the Newcastle-Ottawa Scale were used to assess the evaluation of bias. We performed data compilation and conducted a network meta-analysis to compare the relative efficacy of different treatments. RESULTS: A total of 56 studies (10,456 patients) evaluated 11 therapeutic sequences. Survival outcomes favored TACE-AADs-ICIs (TAI), which ranked highest for overall survival (OS: SUCRA 90.0%) and progression-free survival (PFS: SUCRA 91.3%). Tumor responses differed significantly across regimens: TACE-ICIs (TI) achieved the highest probability of complete response rate (CRR: SUCRA 83.9%), while AADs-ICIs-TACE (AIT) ranked first in objective response rate (ORR: SUCRA 85.8%). Notably, ICIs-AADs (IA) achieved superior disease control rate (DCR: SUCRA 88.1%). ICIs monotherapy (I) was associated with the lowest incidence of grade ≥ 3 adverse events (AEs: SUCRA 11.7%). CONCLUSION: Our comprehensive network meta-analysis establishes a multidimensional efficacy-safety profile for sequential therapies in intermediate and advanced HCC management. TACE-initiated sequences (TAI/TIA) optimize survival (OS/PFS: SUCRA > 90%), while systemic-first regimens (AIT/IA) maximize tumor response (ORR/DCR: SUCRA > 85%). ICIs monotherapy exhibits the safest profile. Further clinical studies are warranted to determine optimal treatment sequencing for intermediate and advanced HCC.
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 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 | 0,026 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».