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Enregistrement W4413105867 · doi:10.1093/noajnl/vdaf123.116

RMTD-10 THERAPIES FOR LEPTOMENINGEAL METASTATIC DISEASE: A NETWORK META-ANALYSIS

2025· article· en· W4413105867 sur OpenAlexaff
Vinay Suresh, Suhrud Panchawagh, Muneeb Ahmad Muneer, Alireza Mansouri, Ahmad Ozair

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyInternal medicineMeta-analysisConfidence intervalRandomized controlled trialHazard ratioRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION Leptomeningeal metastatic disease (LMD) literature has had extremely limited head-to-head comparison of available therapies, including systemic chemotherapy (SysCT), intrathecal (IT) or intraventricular therapy (ITV), whole-brain radiotherapy (WBRT), or cranio-spinal irradiation (CSI). No network meta-analysis (NMA) of randomized controlled trials (RCTs) of LMD has been reported so far. METHODS NMA was conducted using published LMD RCTs and reported following PRISMA-NMA guidelines. Primary outcome was survival, assessed using hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (95%CI). Survival times were converted to HRs under exponential distribution assumption. LogHR standard errors were calculated using deaths per RCT arm. P-scores were used to estimate probability of treatment being superior. Analysis was performed in R using frequentist approach, followed by back-transforming logHRs for indirect/direct comparisons. Incremental effects were estimated using additive model. Analyses were performed separately for main subnetwork, with disconnected subnetworks accommodated in additive model. RESULTS Seven studies were included, incorporating 7 pairwise comparisons and 9 treatments. 3 subnetworks were identified. Primary subnetwork analysis included 5 studies. Compared to SysCT±RT (reference), logHRs (95%CI) for survival were: IT/ITV DepoCyt±SysCT±RT -0.094(-0.468,0.281); IT/ITV methotrexate(MTX)±cytarabine(AraC)±SysCT±RT 0.8567(0.066,1.647). IT/ITV MTX±SysCT±RT 0.318(-0.163,0.798); ITV Thiotepa±SysCT±RT 0.438(-0.294,1.169). Heterogeneity and inconsistency were not detected (τ²=0,I²=0%,Q-statistic=0.57,P=0.45). P-scores were highest for IT/ITV DepoCyt±SysCT±RT (0.894), followed by SysCT±RT (0.769). Disconnected-component-NMA demonstrated incremental logHR: AraC 0.539(-0.347,1.425); IT/ITV DepoCyt 0.052(-0.566,0.670); IT/ITV MTX 0.179(-0.484,0.840); ITV thiotepa 0.298(-0.767,1.362); proton CSI -0.250(-0.726,0.225). No component demonstrated statistically significant incremental benefit, with moderate heterogeneity and adequate fit present (τ²=0.1017,I²=57%,Q-statistic=4.65,P=0.098). CONCLUSIONS IT/ITV DepoCyt±SysCT±RT and SysCT±RT were found most effective. A lack of significant incremental benefit warrants evaluating older therapies in contemporary RCTs.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,045
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,325 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2025
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