EUS-CGN versus EUS-CPN in pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comparison between endosonographic ultrasonography (EUS)-guided celiac ganglia neurolysis (CGN) and EUS-guided celiac plexus neurolysis (CPN) in pain management for pancreatic cancer has engendered controversy. To analyze the effectiveness and safety of EUS-CGN and figure out whether EUS-CGN is better than EUS-CPN, a qualitative systematic review was conducted. METHODS: Studies were searched from Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, and EMBASE up to April 2020. We only included studies with full-text and in English and assessed study quality with Newcastle-Ottawa Scale or Cochrane risk-of-bias tool. We recorded details of study design, participants, procedure performed, protocol of follow-up, pain response, quality of life, survival, and adverse events. The study was conducted under Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement 2009. RESULTS: Five studies involving 319 patients were included. Short-term pain response rates ranged from 65.0% to 88.46% in EUS-CGN group and most studies reported its superiority over EUS-CPN. As for adverse events, the incidence of transient hypotension and gastrointestinal symptoms seemed comparable, while results of initial pain exacerbation varied among studies. Besides, EUS-CGN might provide a shorter survival. CONCLUSION: EUS-CGN can be safely performed while it may shorten survival. In terms of short-term pain response, EUS-CGN is better than EUS-CPN while no conclusion of long-term pain control can be drawn.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».