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Enregistrement W2560200396 · doi:10.1182/blood.v108.11.717.717

The Effect of Low Molecular Weight Heparin (LMWH) on Cancer Survival. A Systematic Review and Meta-Analysis (MA) of Randomized Trials.

2006· review· en· W2560200396 sur OpenAlexaff
Alejandro Lazo‐Langner, Glenwood D. Goss, Johanna N. Spaans, Marc Rodger

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineMeta-analysisCochrane LibraryHazard ratioRandomized controlled trialPlaceboCancerRelative riskOdds ratioSurgeryLow molecular weight heparinConfidence intervalHeparinPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several studies have supported the existence of an antitumor effect of anticoagulants and several MA of studies comparing unfractionated heparin and LMWH for treatment of venous thromboembolism have suggested that the risk of mortality in the subgroup of cancer patients receiving LMWH might be reduced; however other authors have reported contrary findings. We conducted a systematic review and MA of randomized trials comparing LMWH with placebo/no intervention studying as the main outcome the impact on survival in cancer patients. Data sources were Medline, EMBASE, HEALTHstar, Cochrane Library, and grey literature. Data extraction was done by one reviewer and verified by a second reviewer. Discrepancies were resolved by consensus. Main outcomes were death at 1 year and major bleeding episodes. Secondary outcome was death at 2 years. A MA was done using a DerSimonian and Laird random-effects model with odds ratio (OR) and relative risk (RR) as summary statistics. We conducted a MA of survival rates using censored end-points and a MA of hazard ratios (HR). If not reported, HR were extracted from the survival curves and pooled using the generic inverse variance method (random effects model). 283 potential references were identified and 7 were fully evaluated. Four studies which enrolled 898 patients with solid malignancies (the majority with extensive disease) were included; 3 of the 4 studies included previously treated patients. OR and RR of death are shown in the table. Mortality in cancer patients receiving LMWH versus placebo/no treatment All Patients Patients with advanced disease OR 95% CI P OR 95% CI P OR odds ratio; CI confidence interval; RR relative risk 1-year mortality 0.70 0.49, 1.00 0.05 0.75 0.57, 0.99 0.04 2-year mortality 0.57 0.34, 0.96 0.03 0.59 0.42, 0.84 0.004 RR 95% CI P RR 95% CI P 1-year mortality 0.87 0.77, 0.99 0.04 0.89 0.80, 0.99 0.03 2-year mortality 0.90 0.84, 0.97 0.007 0.92 0.86, 0.98 0.02 The results of the survival meta-analysis showed that the pooled survival proportions at 1 and 2 years were 0.43 and 0.19 for the LMWH and 0.35 and 0.11 for the control group, respectively; differences were statistically significant (1 year p=0.018, 2 year p=0.001). The MA of HR is shown in the figure. Figure Figure There was no increase in major bleeding episodes. Sensitivity analyses including only patients with advanced disease did not modify the findings; an analysis according to tumor type was not conducted due to a lack of information. LMWH improves overall survival in cancer patients independent of the stage. Additional trials are required to define the tumor types, disease stages, and dosing schedules most likely to derive the greatest survival benefit. Since the majority of patients included were previously treated, exploring the benefit of LMWH in newly diagnosed patients is necessary.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,032
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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