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Enregistrement W4213232123 · doi:10.1016/j.critrevonc.2022.103638

A systematic review and meta-analysis of adjuvant chemotherapy after chemoradiation for locally advanced cervical cancer

2022· review· en· W4213232123 sur OpenAlexfundno aff
Nanda Horeweg, Prachi Mittal, Patrycja Gradowska, Ingrid Boere, Remi A. Nout, Supriya Chopra

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Oncology/Hematology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Atomic Energy AgencyTerry Fox FoundationNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekAccuray
Mots-clésMeta-analysisMedicinePublication biasFunnel plotInternal medicineOncologyHazard ratioRandomized controlled trialSubgroup analysisCervical cancerAdjuvantCancerConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated whether the addition of adjuvant chemotherapy to chemoradiation improves overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) by conducting a systematic review and meta-analysis. Systematic searches in the databases of PubMed, Embase and Web of Science yielded 881 articles. Two reviewer authors independently selected 31 articles for full text review and deemed eight studies eligible for inclusion. Two were randomised controlled trials (RCT), one was a large (n = 609) matched-case study and the remaining were small retrospective cohort studies; in total 2150 patients. Risk of bias assessment showed that the RCTs were at low risk and all other studies were at high risk of bias. Pooled hazard ratios for OS and PFS were 0.78 (95%CI 0.45-1.33, p = 0.36) and 0.85 (95%CI 0.65-1.10, p = 0.22), respectively. Analysis stratified by study design and sensitivity analysis showed similar results. Funnel plots showed significant publication bias due to a lack of small studies with negative outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,028
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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