The Impact of Diabetes on the Prognosis of Upper Tract Urothelial Carcinoma After Radical Nephroureterectomy: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Studies have reported that diabetes is related to the prognosis of upper tract urothelial carcinoma (UTUC) after radical nephroureterectomy (RNU), but this conclusion is still controversial. Here, we performed a meta-analysis to comprehensively explore the association between diabetes and UTUC prognosis. Methods In November 2020, we searched PubMed, Web of science and the Cochrane Library to find relevant studies that evaluated the effect of diabetes on the prognosis of UTUC. The Newcastle Ottawa Scale was used to assess the quality of the literature. Review Manager 5.3 was used to pool cancer-specific survival (CSS), overall survival (OS), recurrence-free survival (RFS) and intravesical recurrence (IVR). Results A total of 10 studies with 11,303 patients were included in this meta-analysis. Our pooled results showed that diabetes did not affect the survival outcome of UTUC, including CSS (HR: 1.33, 95% CI: 0.89-1.98; P = 0.16), OS (HR: 1.18, 95% CI: 0.77-1.80; P = 0.45) and RFS (HR: 1.37, 95% CI: 0.91-2.05; P = 0.13). However, diabetes increased the risk of IVR of UTUC patients (HR: 1.26, 95% CI: 1.11-1.43; P = 0.0004). Conclusion Although diabetes has no significant impact on the survival outcomes of UTUC after RNU, it increases the risk of IVR. Therefore, special attention should be paid to monitoring the IVR for UTUC patients with diabetes and the necessity of appropriate intravesical adjuvant treatment when needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».