First-Line Therapy For Advanced Non–Clear Cell Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Non-clear cell renal cell carcinomas (nccRCCs) present considerable challenges owing to their heterogeneity and limited clinical trial representation. Understanding the benefits of combining immunotherapy and targeted therapy for these subtypes is crucial for improving patient outcomes. Objective: To evaluate the efficacy of various first-line immunotherapy combinations and targeted therapy in treating metastatic nccRCC. Data Sources: A systematic literature search was conducted across PubMed, Embase, and Cochrane Library databases from inception until December 31, 2024, using relevant keywords and medical subject headings terms. Study Selection: Studies were included if they involved patients with nccRCC, reported on immune checkpoint inhibitor (ICI)-based therapies, and provided data on objective response rate (ORR), progression-free survival (PFS), overall survival (OS), and disease control rate (DCR). Data extraction and Synthesis: Two independent reviewers extracted data, with discrepancies resolved by a third expert. Observational study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A random-effects meta-analysis was performed, and heterogeneity was evaluated using the I2 statistic. Main Outcome and Measures: The primary outcomes of interest were ORR, PFS, OS, and DCR. Results: The analysis included 23 studies encompassing various subtypes of nccRCC. Pooled results indicated an ORR of 26.6% and a DCR of 57.8% for nccRCC treatments. Median PFS was 6.59 months, and the median OS was 21.11 months. ICIs demonstrated significant efficacy in nccRCC, exhibiting marked clinical activity across different subtypes. Although monotherapy with ICIs showed effectiveness, combination therapies yielded superior clinical outcomes. Conclusions and Relevance: This systematic review and meta-analysis found that ICIs, particularly when combined with targeted therapies, showed promising efficacy in treating metastatic nccRCC. These findings support their integration into treatment guidelines and emphasize the importance of personalized treatment strategies. Future research should focus on long-term outcomes, safety profiles, and the identification of biomarkers to optimize patient selection and improve outcomes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».