Long-Term Efficacy of Laparoscopic Radiofrequency Ablation in Early Hepatocellular Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: The aim of this study was to investigate the long-term efficacy of laparoscopic radiofrequency ablation (LRFA) in early hepatocellular carcinoma (HCC) compared with other surgical procedures. Methods: A literature search of Cochrane library, PubMed, and Embase through October 2018 was conducted by two investigators (J.-F.G. and F.Y.) independently. The quality of included studies was estimated by the Newcastle–Ottawa Scale. Review Manager 5.3 software was used for meta-analysis, and either fixed- or random-effects model was used according to the heterogeneity of included studies. The chi-square test was used for heterogeneity analysis of included studies, and subgroup analysis was conducted to estimate the heterogeneity between each study and also to estimate the efficacy of different studies. Results: A total of 11 studies involving 1691 patients were included in this analysis. Patients undergoing hepatic resection (HR) had higher 3-, 5-year overall survival rate, 3-year disease-free survival rate, and lower local recurrence rate than those undergoing LRFA. However, patients undergoing LRFA had higher 3-, 5-year overall survival rate than those undergoing other minimally invasive ablation, although there was no statistical difference in local recurrence rate or disease-free survival rate. Conclusion: HR is still an ideal choice for early HCC. If minimally invasive ablation is an alternative treatment, LRFA will be better than other minimally invasive options.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».