Immune Checkpoint Inhibitors Beyond Progression in Various Solid Tumors: A Systematic Review and Pooled Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed outcomes in advanced cancers; however, the value of continuing treatment after radiologic progression remains uncertain. We systematically assessed the efficacy and safety of ICI continuation beyond progression, focusing on the objective response rate (ORR), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS). Methods: PubMed/MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library were searched from inception to 31 March 2025. Eligible reports included retrospective cohorts, prospective trials, post hoc analyses, and pooled regulatory reviews that compared outcomes after ICI continuation versus discontinuation or historical controls. Quality was appraised with the Newcastle–Ottawa Scale (observational designs) and the Cochrane Risk-of-Bias tool (randomized trials). Results: Fifty studies involving 8989 patients met the inclusion criteria: 41 retrospective cohorts; 6 post hoc analyses; 2 randomized trials (1 phase III, 1 phase II); and 1 pooled FDA review. Continuing ICIs beyond progression produced ORRs of 9.3–39% in non-small cell lung cancer (n = 5102), 14–100% in melanoma (n = 669), and 8–33% in renal cell carcinoma (n = 458). Median OS ranged from 8.9 to 18.2 months in lung cancer, 12 to 29.9 months in melanoma, and up to 34.8 months in RCC. Modest but clinically meaningful benefits were reported in colorectal, head-and-neck, gastric, liver, and urothelial tumors. Conclusions: Select patients—particularly those with melanoma, lung cancer, RCC, or gastric cancer—may derive sustained benefit from ICI therapy after radiologic progression. Decisions should incorporate tumor biology, performance status, and emerging biomarkers. Prospective, biomarker-driven trials are needed to define optimal patient selection and the duration of post-progression immunotherapy.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».