Prognostic factors of resectable perihilar cholangiocarcinoma: a systematic review and meta-analysis of high-quality studies
Notice bibliographique
Résumé
Data on prognostic factors associated with outcome following resection of perihilar cholangiocarcinoma vary. We sought to define and characterize current available evidence on prognostic factors associated with perihilar cholangiocarcinoma after resection. The PubMed, Embase, and Cochrane library were systematically searched for relevant studies published before December 2019. Prognostic factors were identified from multivariate regression analyses in studies. Only high-quality studies were included (Newcastle-Ottawa Scale > 6 stars). A total of 45 studies involving 7338 patients were analyzed. The meta-analysis demonstrated that serum bilirubin levels (hazard ratio: 1.76, 95% confidence interval: 1.27-2.44), serum CA19-9 levels (hazard ratio: 1.32, 95% confidence interval: 1.05-1.65), tumor size (hazard ratio: 1.27, 95% confidence interval: 1.04-1.55), major vascular involvement (hazard ratio: 1.61, 95% confidence interval: 1.09-2.38), distance metastasis (hazard ratio: 17.60, 95% confidence interval: 2.01-154.09), perioperative blood transfusion (hazard ratio: 1.36, 95% confidence interval: 1.15-1.62), T-stage (hazard ratio: 1.96, 95% confidence interval: 1.47-2.61), lymph node metastasis (hazard ratio: 2.06, 1.83-2.31), resection margin status (hazard ratio: 2.34, 95% confidence interval: 1.89-2.89), not-well histology differentiation (hazard ratio: 2.03, 95% confidence interval: 1.69-2.44), perineural invasion (hazard ratio: 2.37, 95% confidence interval: 1.59-3.55), and lymphovascular invasion (hazard ratio: 1.41, 95% confidence interval: 1.15-1.73) were prognostic factors for poorer overall survival. Adjuvant chemotherapy (hazard ratio: 0.37, 95% confidence interval: 0.25-0.55) had a positive effect on prolonged overall survival. In addition, positive resection margin status (hazard ratio: 1.96, 95% confidence interval: 1.47-2.61) and lymph node metastasis (hazard ratio: 2.06, 95% confidence interval: 1.83-2.31) were associated with poorer disease-free survival. The prognostic factors identified in the present meta-analysis can be used to characterize patients in clinical practice and enrich prognostic tools, which could be included in future trial designs and generate hypotheses to be tested in future research to promote personalized treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».