Impact of brain metastases on systemic renal cell carcinoma treatment outcomes: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Brain metastases (BrM) are a negative prognostic factor in renal cell carcinoma (RCC) populations. Patients with RCC and BrM (RCC BrM + ) may receive systemic therapy and/or brain-targeted (local) treatment. We performed a systematic literature review to identify clinical trials and non-interventional studies reporting data on BrM impact on systemic treatment outcomes in patients with RCC. METHODS: We systematically searched the MEDLINE and Embase databases in January 2024 for publications reporting efficacy/effectiveness and/or safety/tolerability outcomes by BrM status from phase 2 and phase 3 clinical trials and non-interventional studies of systemic RCC therapies. Data were extracted from publications meeting predefined criteria (PROSPERO registration, CRD42023494896) and reported in accordance with PRISMA guidelines. RESULTS: Sixty-two publications (of 651 screened) were eligible (4 from prospective trials) and included 4,637 patients with RCC BrM + treated with systemic therapy. The most evaluated systemic therapies were sunitinib, nivolumab, ipilimumab + nivolumab, cabozantinib and sorafenib. Tolerability was generally consistent with known safety profiles in RCC trial populations. In the clinical trials, systemic treatment benefits for patients with RCC BrM + were equivocal. In non-interventional studies, survival was generally poorer in patients with RCC BrM + than reference groups (overall/BrM-). Survival and intracranial control benefits in patients with RCC BrM + were reported for some multimodal (systemic plus local) treatment strategies. There were no robust comparative data to guide systemic treatment selection. CONCLUSION: We identified a need for robust data on intracranial and extracranial responses to systemic therapy in patients with RCC BrM+, taking into account prior local therapy exposure.
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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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».