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Enregistrement W4225098767 · doi:10.2196/35243

Lymph Node Yield in Gastrointestinal Cancer Surgery With or Without Prior Neoadjuvant Therapy: Protocol for a Systematic Review and Meta-analysis

2022· review· en· W4225098767 sur OpenAlexvenueno aff
Ulrich Ronellenfitsch, Nika Mathis, Juliane Friedrichs, Jörg Kleeff

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeoadjuvant therapyLymph nodeRadiation therapyOncologyEsophageal cancerChemoradiotherapyColorectal cancerEsophagectomyCarcinomaEsophagusLymphPancreatic cancerCancerRadiologySurgeryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lymph node yield is the number of lymph nodes retrieved during oncological resection and histopathologically identified in the resection specimen. It is an important surrogate parameter for assessing the oncological radicality of the resection of gastrointestinal carcinomas, as well as a prognostic factor in these diseases. It remains unclear if and to what extent neoadjuvant chemotherapy, radiotherapy, or chemoradiotherapy, which have become established treatments for carcinoma of the esophagus, stomach, and rectum and are increasingly used in pancreatic carcinoma, affect the lymph node yield. OBJECTIVE: This systematic review with meta-analysis is conducted with the aim of summarizing the available evidence regarding the lymph node yield, an oncological surrogate marker, in patients with gastrointestinal carcinomas undergoing surgery after neoadjuvant therapy compared to those undergoing surgery without neoadjuvant therapy. METHODS: Randomized and nonrandomized studies comparing oncological resection of esophageal, stomach, pancreatic, and rectal carcinoma with and without prior neoadjuvant therapy are eligible for inclusion regardless of study design. Publications will be identified with a defined search strategy in 2 electronic databases: PubMed and Cochrane Library. The primary endpoint of the analysis is the number of lymph nodes identified in the resected specimen. Secondary endpoints include the number of harvested metastatic lymph nodes, operation time, postoperative complications, pathological TNM staging, and overall and recurrence-free survival time. Using suitable statistical methods, the endpoints between patients with and without neoadjuvant therapy, as well as in defined subgroups (neoadjuvant chemotherapy, radiotherapy, or chemoradiotherapy; and patients with esophageal, gastric, pancreatic, or rectal cancer), will be compared. RESULTS: The literature search and data collection started in October 2021. Results are expected to be published in mid-2022. CONCLUSIONS: This meta-analysis will provide the most up-to-date and complete summary of the evidence on an association between neoadjuvant therapy and lymph node yield in gastrointestinal cancer surgery. The underlying hypothesis is that neoadjuvant therapy decreases the number and size of lymph nodes through lymphocyte depletion and radiation-induced fibrosis, thus leading to a lower possible lymph node yield. The findings of the meta-analysis will show if this hypothesis is supported by evidence. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD218459; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42021218459. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/35243.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,032
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,002

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 Opus0,596
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,017 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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