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Enregistrement W2621098583 · doi:10.1016/j.ijsu.2017.05.073

Laparoscopic versus open liver resection for colorectal liver metastases: A systematic review and meta-analysis of studies with propensity score-based analysis

2017· review· en· W2621098583 sur OpenAlexaboutno aff
Xueliang Zhang, Ruifeng Liu, Dan Zhang, Yusheng Zhang, Tao Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Surgery · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePropensity score matchingMeta-analysisCochrane LibraryOdds ratioConfidence intervalInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background This meta-analysis collected studies with propensity score matching analysis (PSM) and focused on comparing the short-term and oncological outcomes of patients with colorectal liver metastases (CRLM) who underwent laparoscopic liver resection (LLR) versus open liver resection (OLR), to provide relatively high-level evidence of the additional value of LLR in treating patients with CRLM in comparison with OLR. Methods A systematic literature search was performed using the PubMed, Embase and Cochrane Library databases. Bibliographic citation management software (EndNote X7) was used for literature management. Quality assessment was performed based on a modified version of the Newcastle-Ottawa Scale. The data were analyzed using Review Manager (Version 5.1), and sensitivity analysis was performed by omitting one study in each step. Dichotomous data were calculated by odds ratio (OR) and continuous data were calculated by weighed mean difference (WMD) with 95% confidence intervals (CI). Results Overall, 10 studies enrolling 2259 patients with CRLM were included in the present meta-analysis. The pooled analysis suggested that LLR was associated with significantly less overall morbidity (OR, 0.57; 95% CI 0.40 to 0.80; I 2 = 57%; P < 0.001), reduced blood loss (WMD, −124.68; 95% CI, −177.35 to −72.01; I 2 = 83%; P < 0.00001), less transfusion requirement (OR, 0.46; 95% CI 0.35 to 0.62; I 2 = 0%; P < 0.00001), shorter length of hospital stay (WMD, −2.13; 95% CI, −2.68 to −1.58; I 2 = 0%; P < 0.00001), but longer operative time (WMD, 39.48; 95% CI, 23.68 to 55.27; I 2 = 66%; P = 0.04). However, no significant differences were observed in mortality (OR, 0.50; 95% CI 0.21 to 1.2; I 2 = 0%; P = 0.12). For oncological outcomes, no significant differences were observed in negative surgical margins (R0 resection), tumor recurrence , 3-year disease-free survival, 5-year disease-free survival, 5-year overall survival between the approaches. Nevertheless, LLR tended to provide higher 3-overall survival rate (OR, 1.37; 95% CI 1.11 to 1.69; I 2 = 0%; P = 0.003). The pooled OR for overall morbidity in each subgroup analysis was consistent with the overall pooled OR. Additionally, the pooled OR for overall morbidity varied from (0.63; 95% CI 0.45to 0.88; I 2 = 49%; P = 0.007) to (0.51; 95% CI 0.37 to 0.69; I 2 = 39%; P < 0.0001) in sensitivity analysis. Conclusion LLR is a beneficial alternative to OLR in select patients, and provides more favorable short-term outcomes such as less overall morbidity, shorter length of hospital stay, less blood loss, lower blood transfusion rate. Simultaneously, LLR does not compromise oncological outcomes including surgical margins R0, tumor recurrence , disease-free survival, 5-overall survival, as well as even yielding better 3-overall survival. Considering unavoidable bias from non-randomized trials, high-quality RCTs are badly needed to determine whether LLR can become standard practice for treating patients with CRLM.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,054
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,719
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations79
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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