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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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