Diagnostic Accuracy and Clinical Impact of Sentinel Lymph Node Sampling in Endometrial Cancer at High Risk of Recurrence: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the value of sentinel lymph node (SLN) sampling in high risk endometrial cancer according to the ESMO-ESGO-ESTRO classification. METHODS: We performed a comprehensive search on PubMed for clinical trials evaluating SLN sampling in patients with high risk endometrial cancer: stage I endometrioid, grade 3, with at least 50% myometrial invasion, regardless of lymphovascular space invasion status; or stage II; or node-negative stage III endometrioid, no residual disease; or non-endometrioid (serous or clear cell or undifferentiated carcinoma, or carcinosarcoma). All patients underwent SLN sampling followed by pelvic with or without para-aortic lymphadenectomy. RESULTS: We included 17 original studies concerning 1322 women. Mean detection rates were 89% for unilateral and 68% for bilateral. Pooled sensitivity was 88.5% (95%CI: 81.2-93.2%), negative predictive value was 96.0% (95%CI: 93.1-97.7%), and false negative rate was 11.5% (95%CI: 6.8; 18.8%). We noted heterogeneity in SLN techniques between studies, concerning the tracer and its detection, the injection site, the number of injections, and the surgical approach. Finally, we found a correlation between the number of patients included and the SLN sampling performances. DISCUSSION: This meta-analysis estimated the SLN sampling performances in high risk endometrial cancer patients. Data from the literature show the feasibility, the safety, the limits, and the impact on surgical de-escalation of this technique. In conclusion, our study supports the hypothesis that SLN sampling could be a valuable technique to diagnose lymph node involvement for patients with high risk endometrial cancer in replacement of conventional lymphadenectomy. Consequently, randomized clinical trials are necessary to confirm this hypothesis.
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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 | 0,019 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».