Published randomized controlled trials of surveillance in cancer patients - a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
With solid tumor cancer survivorship increasing, the number of patients requiring post-treatment surveillance also continues to increase. This highlights the need for evidence-based cancer surveillance guidelines. Ideally, these guidelines would be based on combined high-quality data from randomized controlled trials (RCTs). We present a systematic review of published cancer surveillance RCTs in which we sought to determine the feasibility of data pooling for guideline development. We carried out a systematic search of medical databases for RCTs in which adult patients with solid tumors that had undergone surgical resection with curative intent and had no metastatic disease at presentation, were randomized to different surveillance regimens that assessed effectiveness on overall survival (OS). We extracted study characteristics and primary and secondary outcomes, and assessed risk of bias and validity of evidence with standardized checklist tools. Our search yielded 32,216 articles for review and 18 distinct RCTs were included in the systematic review. The 18 trials resulted in 23 comparisons of surveillance regimens. There was a highlevel of variation between RCTs, including the study populations evaluated, interventions assessed and follow-up periods for the primary outcome. Most studies evaluated colorectal cancer patients (11/18, [61%]). The risk of bias and validity of evidence were variable and inconsistent across studies. This review demonstrated that there is tremendous heterogeneity among RCTs that evaluate effectiveness of different postoperative surveillance regimens in cancer patients, rendering the consolidation of data to inform high-quality cancer surveillance guidelines unfeasible. Future RCTs in the field should focus on consistent methodology and primary outcome definition.
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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 | 0,040 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».