Does liver cirrhosis affect the surgical outcome of primary colorectal cancer surgery? A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this meta-analysis was to evaluate the effect of liver cirrhosis (LC) on the short-term and long-term surgical outcomes of colorectal cancer (CRC). METHODS: The PubMed, Embase, and Cochrane Library databases were searched from inception to March 23, 2021. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of enrolled studies, and RevMan 5.3 was used for data analysis in this meta-analysis. The registration ID of this current meta-analysis on PROSPERO is CRD42021238042. RESULTS: In total, five studies with 2485 patients were included in this meta-analysis. For the baseline information, no significant differences in age, sex, tumor location, or tumor T staging were noted. Regarding short-term outcomes, the cirrhotic group had more major complications (OR=5.15, 95% CI=1.62 to 16.37, p=0.005), a higher re-operation rate (OR=2.04, 95% CI=1.07 to 3.88, p=0.03), and a higher short-term mortality rate (OR=2.85, 95% CI=1.93 to 4.20, p<0.00001) than the non-cirrhotic group. However, no significant differences in minor complications (OR=1.54, 95% CI=0.78 to 3.02, p=0.21) or the rate of intensive care unit (ICU) admission (OR=0.76, 95% CI=0.10 to 5.99, p=0.80) were noted between the two groups. Moreover, the non-cirrhotic group exhibited a longer survival time than the cirrhotic group (HR=2.96, 95% CI=2.28 to 3.85, p<0.00001). CONCLUSION: Preexisting LC was associated with an increased postoperative major complication rate, a higher rate of re-operation, a higher short-term mortality rate, and poor overall survival following CRC surgery.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,059 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».