Sentinel lymph node mapping in endometrial cancer: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Appropriate extent of lymphadenectomy in clinically, early stage endometrial cancer remains controversial but sentinel lymph node (SLN) mapping has emerged as an alternative staging strategy, until the advent of molecular prognostic markers. We sought to perform a systematic review of the literature to determine pooled estimates for SLN detection rate and diagnostic accuracy, while exploring impact of the SLN on adjuvant therapy and oncologic outcomes. EVIDENCE ACQUISITION: We performed a systematic search utilizing Medline, EMBASE, and Web of Science electronic databases for all studies published in the English language until October 31, 2017. Studies were included for review and potential aggregate analyses if they contained at least 30 endometrial cancer patients with undergoing SLN mapping and reported on detection rates (overall, bilateral or para-aortic) or diagnostic accuracy (sensitivity and negative predictive value [NPV]). Pooled estimates were calculated via meta-analyses utilizing a random-effects model. Studies reporting on the impact of SLN on adjuvant therapy, as well as studies comparing SLN mapping to completion lymphadenectomy were qualitatively reviewed and analyzed as well. EVIDENCE SYNTHESIS: We identified 48 eligible studies, which included 5348 patients for review and inclusion in the meta-analysis for SLN detection or diagnostic accuracy. The pooled SLN detection rates were were 87% (95% CI: 84-89%, 44 studies) for overall detection, 61% (95% CI: 56-66%, 36 studies) for bilateral detection, and 6% (95% CI: 3-9%, 31 studies) for para-aortic detection. Indocyanine green use improved overall (94%, 95% CI: 92-96%, 19 studies) SLN detection rates compared to blue tracer (86%, 95% CI: 83-89%, 31 studies) or technetium-99 (86%, 95% CI: 83-89%, 25 studies). This trend was similarly seen in terms of bilateral detection rates (74% vs. 59% vs. 57%, respectively). There was no difference in para-aortic SLN detection rate between each tracer. The pooled estimates for diagnostic accuracy for 34 studies were 94% (95% CI: 91-96%) for sensitivity and 100% (95% CI: 99 - 100%) for NPV. Diagnostic accuracy of SLN mapping was not negatively affected in patients with high-grade endometrial histology. Patients with SLN mapping are more likely to receive adjuvant therapy and do not have inferior survival or recurrence outcomes compared to those undergoing completion lymphadenectomy. CONCLUSIONS: SLN mapping is a feasible and accurate alternative to stage patients with endometrial cancer. Utilizing indocyanine green results in the highest SLN detection rates. Future studies should prospectively examine the impact of SLN mapping on progression-free and overall survival.
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».