Predictive factors for lymph node metastasis in early gastric cancer with signet ring cell histology: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Less invasive surgery is widely used in the treatment of early gastric cancer; however, no definite guidelines exist regarding indications for less invasive surgery to treat early gastric cancer with signet ring cell histology. The aim of this study was to identify risk factors for lymph node metastasis (LNM) in early signet ring cell carcinoma (SRC). An extensive search of PubMed, Embase and the Cochrane library was performed for pertinent articles involving early SRC and LNM. METHODS: Eligible data (gender, depth of invasion, lymphovascular invasion, size, ulceration, macroscopic type and location) were extracted from the included studies and systematically reviewed via a meta-analysis. Review Manager version 5.3 was used to perform the data processing. The Newcastle-Ottawa Scale was utilized to evaluate the quality of the included articles. RESULTS: Fourteen studies were included in the final analysis. After meta-analysis, female gender, submucosal invasion, lymphovascular invasion and size >20 mm were associated with LNM in early SRC. CONCLUSION: Four variables were identified as risk factors for LNM in early SRC. The significance of the results of the present study should be further confirmed in more early SRC patients for future clinical use.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».