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Enregistrement W3115608989 · doi:10.21203/rs.3.rs-19477/v1

Whether pelvic radiotherapy increased the risk of secondary bladder cancer? A systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3115608989 sur OpenAlexaboutno aff
Wei-Chao Dou, Zheng‐Ju Ren, Xu Hu, Yanxiang Shao, Thongher Lia, San-Chao Xiong, JianBang Liu, Weixiao Yang, Pengwei Ren, Qiang Wei, Hao Zeng, Xiang Li

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMeta-analysisBladder cancerMedicineRadiation therapyOncologySystematic reviewCancerInternal medicineUrologyMEDLINEBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The question whether pelvic radiotherapy increases the risk of secondary bladder cancer remains unclear. In this review, we aimed to demonstrate the relationship between exposure to radiation therapy for pelvic malignancies and subsequent second primary bladder cancer risk. Methods We systematically searched Medline, Embase and Web of Science for all associated studies concerning secondary bladder cancer risk and radiotherapy for primary pelvic cancers up to 15 th December 2019. We extracted related study characteristics and outcomes. Risk of bias was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale. Outcomes were synthesized with random effect models and Manhtel-Haenszel weighting. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) and Meta-analysis of Observational studies in Epidemiology (MOOSE) guidelines were used for reporting this systematic review and meta-analysis. We use GRADE system to assess the quality of main outcome. Results We identified 3958 references after literature searching and eventually 19 studies were selected for meta-analysis. Most studies were cohort studies with moderate risk of bias. Compared with patients treated without radiotherapy, our results showed an increased risk of secondary bladder cancer after radiotherapy for pelvic malignancies (RR 1.75,95% Confidence Interval [CI] 1.50-2.05) with moderate quality of evidence. Similar results were also found in organ-specific analysis of radiation therapy for testicular cancer(RR 2.25,95% CI 1.34-3.78),uterine cancer(RR 2.52,95%CI 1.12-5.67) and prostate cancer(RR 1.64 95%CI 1.39-1.93).Although a varied definitions of latency periods used in different studies, the results showed a consistently increased risk of bladder cancer in all analyzed latency periods, and lag time over 10 years ranked as the highest relative risk(RR 2.98,95%CI 1.88-4.71). When compared with no radiotherapy, EBRT and Any RT significantly increased the risk of second primary bladder cancer (RR 2.08,95%CI 1.67-2.61 and RR 1.77,95%CI 1.49-2.10), but not for BT group (RR 1.58,95%CI 0.98-2.55). Conclusion In conclusion, pelvic radiotherapy was associated with higher relative risk of secondary bladder cancer compared with those without radiotherapy. These findings may help outpatient counseling and early detection of secondary cancer after diagnosis and treatment of first primary cancer. Keywords: Secondary Bladder cancer, Pelvic malignancies, Radiotherapy, Meta-analysis

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,044
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,301 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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