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Enregistrement W3134629139 · doi:10.1111/bju.15383

Impact of enhanced optical techniques at time of transurethral resection of bladder tumour, with or without single immediate intravesical chemotherapy, on recurrence rate of non‐muscle‐invasive bladder cancer: a systematic review and network meta‐analysis of randomized trials

2021· review· en· W3134629139 sur OpenAlexaff
Reza Sari Motlagh, Keiichiro Mori, Ekaterina Laukhtina, Abdulmajeed Aydh, Satoshi Katayama, Nico C. Grossmann, Hadi Mostafai, Benjamin Pradère, Fahad Quhal, Victor M. Schuettfort, Reza Roshandel, Pierre I. Karakiewicz, Jeremy Yuen‐Chun Teoh, Shahrokh F. Shariat, Harun Fajković

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Urology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBladder cancerCystoscopyCryotherapyOdds ratioUrologyMeta-analysisSurgeryCancerInternal medicineUrinary system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess whether single immediate intravesical chemotherapy (SIIC) adds value to bladder tumour management in combination with novel optical techniques: enhanced transurethral resection of bladder tumour (TURBT). METHODS: A systematic search was performed using the PubMed and Web of Science databases in September 2020 according to the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analysis (PRISMA) extension statement for network meta-analyses. Studies that compared recurrence rates among intervention groups (TURBT with photodynamic diagnosis [PDD] ± SIIC, narrow-band imaging [NBI] ± SIIC, or white-light cystoscopy [WLC] + SIIC) and a control group (TURBT with WLC alone) were included. We used the Bayesian approach in the network meta-analysis. RESULTS: Twenty-two studies (n = 4519) met our eligibility criteria. Out of six different interventions including three different optical techniques, compared to WLC alone, blue-light cystoscopy (BLC) plus SIIC (odds ratio [OR] 0.349, 95% credible interval [CrI] 0.196-0.601) and BLC alone (OR 0.668, 95% CrI 0.459-0.931) were associated with a significantly lower likelihood of 12-month recurrence rate. In the sensitivity analysis, out of eight different interventions compared to WLC alone, PDD by 5-aminolevulinic acid plus SIIC (OR 0.327, 95% CrI 0.159-0.646) and by hexaminolevulinic acid plus SIIC (OR 0.376, 95% CrI 0.172-0.783) were both associated with a significantly lower likelihood of 12-month recurrence rate. NBI with and without SIIC was not associated with a significantly lower likelihood of 12-month recurrence rate (OR 0.385, 95% CrI 0.105-1.29 and OR 0.653, 95% CrI 0.343-1.15). CONCLUSION: Blue-light cystoscopy during TURBT with concomitant SIIC seems to yield superior recurrence outcomes in patients with non-muscle-invasive bladder cancer. The use of PDD was able to reduce the 12-month recurrence rate; moreover, concomitant SIIC increased this risk benefit by a 32% additional reduction in odds ratio. Although using PDD could reduce the recurrence rate, SIIC remains necessary. Moreover, ranking analysis showed that both PDD and NBI, plus SIIC, were better than these techniques alone.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,041
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,320 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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