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Enregistrement W2279538354 · doi:10.1016/j.jbo.2016.01.001

A comparative study between limb-salvage and amputation for treating osteosarcoma

2016· review· en· W2279538354 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaojuan Li, Ya Zhang, Shanshan Wan, Huiling Li, Dongqi Li, Junfeng Xia, Zhongqin Yuan, Mingyan Ren, Shunling Yu, Li Su, Yihao Yang, Lei Han, Zuozhang Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of bone oncology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYunnan Provincial Science and Technology DepartmentChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésMedicineAmputationOsteosarcomaConfidence intervalOdds ratioSurgerySalvage therapyMeta-analysisMEDLINEInternal medicineChemotherapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Osteosarcoma is an aggressive malignant neoplasm, and conflicting findings have been reported on the survival and function recovery in osteosarcoma patients experiencing limb salvage or amputation. In the present study, we compared clinical outcomes regarding limb salvage surgery vs. amputation for osteosarcoma patients by a meta-analysis. METHOD: Literature search was conducted in CNKI, Medline, Embase, the Cochrane Database, and Web of Sciences, and the quality of included studies was evaluated based on Newcastle-Ottawa scale quality assessment. Odds ratio and 95% confidence interval of the local recurrence, 5-year overall survival, and metastasis occurrence were calculated. RESULTS: 17 articles were included according to selection criteria. There were 1343 patients in total derived from these studies. Our result showed that there was no significant difference between limb salvage surgery and amputation with respect to local recurrence, and patients with limb salvage surgery had a higher 5-year overall survival, and a lower metastasis occurrence. CONCLUSIONS: The present study provided more comprehensive evidences to support limb salvage surgery as an optimal treatment of osteosarcoma patients.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,016
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations79
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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