Radiofrequency ablation vs radiation therapy vs transarterial chemoembolization vs yttrium 90 for local treatment of liver cancer – a systematic review and network meta-analysis of survival data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The comparative effectiveness of radiofrequency ablation (RFA), radiation therapy (RT), transarterial chemoembolization (TACE) and transarterial radioembolization with Yttrium-90 (Y90) relative to one another for the treatment of hepatocellular carcinoma (HCC) is unclear. The aim of this systematic review and network meta-analysis is to compare RFA to RT to TACE to Y90 in the treatment of HCC. METHODS: Pubmed, Embase and Cochrane CENTRAL were searched up until April 19, 2021. Observational analyses with propensity score matched (PSM) cohort analyses and randomized controlled trials (RCT) reporting on two or more treatments relative to one another with respect to overall survival (OS) and/or progression free survival (PFS) were included. Survival data were extracted from Kaplan-Meier survival curves, and meta-analyzed using a multivariate network meta-analysis. RESULTS: After exclusions, 24 RCTs or PSM observational studies reporting on 5549 patients were included. While 1-year OS was greater for Y90 than TACE (RR 0.85, 95% CI: 0.72-0.99), all other 1-year OS comparisons across the 4 modalities yielded similar OS, and there were no differences across any modalities in 2-year and 3-year OS. TACE had a modest PFS advantage relative to RFA (RR 0.81, 95% CI: 0.68-0.95) and RT (RR 0.65, 95% CI: 0.51-0.83) at 2 years. CONCLUSION: All modalities assessed resulted in similar OS, which explains the current heterogenous practice patterns. This conclusion may assist in decision making based on administrative and patient costs, and implementation of these modalities. Other factors such as toxicity rate specific to individual patients could not be assessed using network meta-analysis and may also play a role in selection of modality. Further studies, ideally using PSM cohort analyses or RCT study design, reporting on OS, PFS, local control, complete response and toxicity are needed prior to drawing definitive conclusions.
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 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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».