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Record W7117242635 · doi:10.71781/34060

Tendances d’utilisation des nouvelles thérapies hormonales en données réelles à travers le monde pour le cancer de la prostate sensible à la castration (CPSC) entre 2012 et 2024 : une revue systématique

2025· dissertation· fr· W7117242635 on OpenAlexaboutno aff
Meïssa Bougchiche

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicProstate Cancer Treatment and Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsProstate diseaseColonic diseaseProstate cancer

Abstract

fetched live from OpenAlex

OBJECTIF: La prise en charge du cancer de la prostate métastatique sensible à la castration (CPSCm) a considérablement évolué avec l’introduction de l’association de la thérapie de privation androgénique (TPA) au docétaxel en 2015, puis avec les nouvelles hormonothérapies (NHT) depuis 2016. Toutefois, l’adoption et les schémas d’utilisation de ces traitements en pratique réelle restent mal caractérisés à ce stade de la maladie. Cette revue systématique de la littérature vise à décrire les profils de traitement et les tendances d’utilisation pour le CPSCm de 2012 à 2024 en contexte de vie réelle dans différentes juridictions. MÉTHODE : Une revue systématique de la littérature a été réalisée à partir des bases de données EMBASE, MEDLINE, Web of Science (WOS) et de la littérature grise pour des études publiées en anglais ou en français entre 2012 et 2024. Les études éligibles incluaient des études observationnelles en vie réelle, telles que des cohortes rétrospectives ou prospectives, des études longitudinales et des études transversales. Les essais cliniques randomisés, les études de cas et les résumés de congrès ont été exclus. La revue portait sur l’utilisation de l’ADT, seule ou en association avec le docétaxel et/ou les NHT (abiratérone, apalutamide, enzalutamide et darolutamide), ou avec d’autres traitements. La sélection des études et l’extraction des données ont été réalisées indépendamment par deux évaluateurs. La synthèse des données reposera sur des analyses qualitatives et quantitatives des schémas de traitement selon les périodes et les pays. RÉSULTATS : Vingt-deux études ont été incluses, couvrant des données provenant de 13 pays : Australie, Belgique, Canada, Chine, France, Allemagne, Italie, Japon, Norvège, Singapour, Espagne, États-Unis et Angleterre. La TPA seule demeure le traitement le plus fréquemment utilisé sur l’ensemble des périodes, avec des taux d’utilisation variant de 7 % à 90 %. L’association TPA + docétaxel était plus courante avant 2017, avec des taux compris entre 25 % et 53 % en Europe, et entre 6 % et 21 % en Asie et en Amérique du Nord, mais son utilisation est tombée en dessous de 15 % après 2018. L’utilisation de la TPA associée aux NHT était inférieure à 7 % en 2016 en Europe et en Asie, avec une utilisation détectable de 2 % aux États-Unis dès 2014. La TPA + NHT a dépassé l’utilisation de TPA + docétaxel à partir de 2018, atteignant 10 % à 15 %. Entre 2018 et 2021, l’utilisation de TPA + NHT a culminé entre 15 % et 40 %. CONCLUSIONS : Cette revue systématique de la littérature fournit aux professionnels de santé et aux décideurs des informations précieuses sur les tendances de traitement du CPSCm en pratique réelle. Les résultats visent à affiner les recommandations cliniques, à orienter les politiques de santé, à améliorer l’allocation des ressources et à renforcer la compréhension du marché à l’échelle mondiale. MOTS-CLÉS : Cancer de la prostate, sensible à la castration, données de vie réelle, schémas de traitement, utilisation des traitements.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.046
metaresearch head score (Gemma)0.168
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.046
Threshold uncertainty score0.243

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0460.168
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.004
Bibliometrics0.0130.022
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0050.006
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.345
Teacher spread0.312 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2025
Admission routes1
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