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Enregistrement W3139713181 · doi:10.21037/apm-20-1722

Risk factors for brain metastases in patients with non-small cell lung cancer: a meta-analysis of 43 studies

2021· review· en· W3139713181 sur OpenAlexaboutno aff
Shanshan Chen, Xin Hua, Jinfang Jia, Ying Wu, Shuzhen Wei, Lu Xu, Shuhua Han, Hongming Zhang, Xiaoli Zhu

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCochrane LibraryInternal medicineLung cancerOdds ratioConfidence intervalOncologyPublication biasAdenocarcinomaCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lung cancer is a leading cause of cancer-related mortality worldwide. The purpose of our meta-analysis was to assess the risk factors for brain metastases (BM) in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC). METHODS: Multiple databases, including PubMed, EMBASE, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), and Wanfang, were systematically searched to recruit relevant studies investigating the risk factors for BM in NSCLC patients. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate literature quality, and the meta-analysis was performed using the Review Manager 5.3. Evidence quality evaluation was carried out according to the Grading of Recommendation Assessment, Development and Evaluation (GRADE) standard. The estimated odds ratio (OR) and 95% confidence intervals (CIs) were set as effect measures. Funnel plots and sensitivity analyses were used to assess publication bias and the robustness and reliability of the combined results, respectively. RESULTS: A total of 43 studies with 11,415 participants were included in this meta-analysis. The results indicated that the following factors were significantly associated with an increased risk of BM in NSCLC patients (P<0.05): (I) gender (female) (OR =1.32, 95% CI: 1.17-1.49, P<0.00001); (II) adenocarcinoma (OR =2.34, 95% CI: 1.76-3.11, P<0.00001) or non-squamous cell carcinoma (OR =0.63, 95% CI: 0.42-0.94, P=0.02); (III) advanced tumor stage (OR =1.48, 95% CI: 1.01-2.17, P=0.04); (IV) node stage (OR =2.19, 95% CI: 1.39-3.45, P=0.0007); (V) lymphatic metastasis (OR =2.43, 95% CI: 1.76-3.36, P<0.00001); (VI) epidermal growth factor receptor (EGFR) gene mutation (OR =1.88, 95% CI: 1.26-2.80, P=0.002); (VII) kirsten rat sarcoma viral oncogene (KRAS) gene mutation (OR =2.99, 95% CI: 1.82-4.91, P<0.00001); (VIII) higher levels of carcinoembryonic antigen (P<0.00001), carbohydrate antigen 199 (P<0.0001), cytokeratin-19 fragment (P=0.04), neuron-specific enolase (P<0.00001), and carbohydrate antigen 125 (P=0.0005). CONCLUSIONS: This meta-analysis demonstrated that NSCLC patients with BM have more aggressive clinical features.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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