Efficacy of Different Interventions to Reduce Pre- or Perioperative Blood Transfusion Rate in Patients with Colorectal Cancer: A Network Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: The high proportion of blood transfusions before and during surgery carries unnecessary risk and results in poor prognosis in colorectal cancer patients. Different pharmacological interventions (i.e., iron supplement or recombinant erythropoietin) to reduce blood transfusion rates have shown inconclusive results. Methods: This network meta-analysis (NMA) consisted of randomized controlled trials (RCTs) comparing the efficacy of different pharmacologic interventions (i.e., iron supplementation or recombinant erythropoietin) to reduce the blood transfusion rate. NMA statistics were conducted using the frequentist model. Results: Seven RCTs (688 participants) were included in this study. The NMA demonstrated that the combination of high-dose recombinant human erythropoietin and oral iron supplements was associated with the least probability of receiving a blood transfusion [odds ratio = 0.24, 95% confidence intervals (95% CIs): 0.08 to 0.73] and best reduced the amount of blood transfused if blood transfusion was necessary (mean difference = −2.62 U, 95% CI: −3.55 to −1.70 U) when compared to the placebo/control group. None of the investigated interventions were associated with any significantly different dropout rate compared to the placebo/control group. Conclusions: The combination of high-dose recombinant human erythropoietin and oral iron supplements might be considered as a choice for reducing the rate of blood transfusion in patients with colorectal cancer. However, future large-scale RCT with long-term follow-up should be warranted to approve the long-term safety.
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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 | 0,026 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».