Carcinoembryonic antigen as a predictor of treatment outcomes in cancer patients receiving immune checkpoint inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Objective Carcinoembryonic antigen (CEA) is a widely used tumor marker and is associated with traditional therapeutic efficacy. Our study aims to assess the predictive significance of baseline carcinoembryonic antigen (CEA) levels and CEA level changes on the efficacy of immune checkpoint inhibitors (ICIs) in cancer patients.Methods A systemic literature search was conducted in three digital repositories—Embase, PubMed, and the Cochrane Library—to obtain studies linking CEA with clinical results in cancer patients receiving ICIs from the year of inception of each database until 20 August 2024. Studies were included if they involved cancer patients treated with ICIs, assessed the prognostic significance of baseline CEA levels or CEA level changes, and reported at least one outcome metric, including overall survival (OS), progression-free survival (PFS), disease control rate (DCR), pathological complete response (pCR), or objective response rate (ORR). Duplicate studies were identified and removed using Covidence software following Cochrane collaboration guidelines. The Newcastle-Ottawa Scale was applied to evaluate study quality. Pooled hazard ratios (HRs) for OS and PFS, as well as odds ratios (ORs) for DCR, pCR, and ORR, were calculated with 95% confidence intervals (CIs).Results The analysis included 27 studies, comprising a total cohort of 3662 patients. The findings revealed that cancer patients receiving ICIs with lower CEA levels had significantly improved OS (HR: 1.84, p < 0.001) and PFS (HR: 1.64, p < 0.001), along with higher DCR (OR: 1.81, p = 0.001), ORR (OR: 0.53, p = 0.001), and pCR (OR: 0.58, p < 0.001) compared to those with elevated CEA levels. Additionally, a reduction in CEA levels during immunotherapy was significantly associated with prolonged OS (HR: 0.507, p < 0.001) and PFS (HR: 0.501, p < 0.001), as well as increased ORR (OR: 2.39, p = 0.005) and DCR (OR: 2.94, p < 0.001).Conclusion The results advocate for integrating CEA level assessments into the prognostic analysis for cancer patients.
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».