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Enregistrement W4283688794 · doi:10.1155/2022/6846079

Effect of Different General Anesthesia Methods on the Prognosis of Patients with Breast Cancer after Resection: A Systematic Review and Meta-analysis

2022· review· en· W4283688794 sur OpenAlexaboutno aff
Rui Lv, Chunli Zhang, Yuyuan Huang, Peng Xiao

Notice bibliographique

RevueComputational and Mathematical Methods in Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePublication biasBreast cancerMeta-analysisSubgroup analysisRandomized controlled trialFunnel plotConfidence intervalHazard ratioInternal medicineMEDLINEObservational studyRelative riskOncologyStudy heterogeneityCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The effect of total intravenous anesthesia (TIVA) and inhalation anesthesia (IA) on the prognosis of breast cancer patients has been controversial. The study is aimed at exploring the effects of different anesthesia methods on the postoperative prognosis of breast cancer patients. Methods. Literature retrieval was conducted in PubMed, EMBASE, MEDLINE, Embase, CENTRAL, and CNKI databases. The literature topic was to compare the effects of TIVA and IA on the prognosis of patients undergoing breast cancer resection. Two researchers extracted data from the literature independently. This study included randomized controlled trials that evaluated for risk of bias according to the “Risk assessment Tool for Bias in Randomized Trials” in the Cochrane Manual. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the risk of bias in observational studies. The chi-square test was used for the heterogeneity test. Publication bias was assessed using funnel plots and Egger’s test. If heterogeneity existed between literature, subgroup analysis and sensitivity analysis were used to explore the source of heterogeneity. Sensitivity analysis was performed by excluding low-quality and different-effect models. Data were statistically analyzed using the Cochrane software RevMan 5.3. Hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI) were used for statistical description. Results. Seven literatures were selected for meta-analysis. There were 9781 patients, 3736 (38.20%) receiving TIVA and 6045 (61.80%) receiving inhalation anesthesia. There was no significant difference in overall survival (OS) between TIVA and IA breast cancer patients ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mtext>HR</a:mtext> <a:mo>=</a:mo> <a:mn>1.05</a:mn> </a:math> , 95% CI (0.91, 1.22), <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>Z</c:mi> <c:mo>=</c:mo> <c:mn>0.70</c:mn> </c:math> , <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>P</e:mi> <e:mo>=</e:mo> <e:mn>0.49</e:mn> </e:math> ). There was no difference in the literature ( <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <g:msup> <g:mrow> <g:mi>χ</g:mi> </g:mrow> <g:mrow> <g:mn>2</g:mn> </g:mrow> </g:msup> <g:mo>=</g:mo> <g:mn>6.82</g:mn> </g:math> , <i:math xmlns:i="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <i:mi>P</i:mi> <i:mo>=</i:mo> <i:mn>0.34</i:mn> </i:math> , <k:math xmlns:k="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <k:msup> <k:mrow> <k:mi>I</k:mi> </k:mrow> <k:mrow> <k:mn>2</k:mn> </k:mrow> </k:msup> <k:mo>=</k:mo> <k:mn>12</k:mn> <k:mi>%</k:mi> </k:math> ), and there was no obvious publication bias. There was no significant difference in recurrence-free survival (RFS) between TIVA and IA patients ( <m:math xmlns:m="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"> <m:mtext>HR</m:mtext> <m:mo>=</m:mo> <m:mn>0.95</m:mn> </m:math> , 95% CI (0.79, 1.13), <o:math xmlns:o="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M8"> <o:mi>Z</o:mi> <o:mo>=</o:mo> <o:mn>0.61</o:mn> </o:math> , <q:math xmlns:q="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"> <q:mi>P</q:mi> <q:mo>=</q:mo> <q:mn>0.54</q:mn> </q:math> ). There was no heterogeneity in the literature ( <s:math xmlns:s="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M10"> <s:msup> <s:mrow> <s:mi>χ</s:mi> </s:mrow> <s:mrow> <s:mn>2</s:mn> </s:mrow> </s:msup> <s:mo>=</s:mo> <s:mn>5.23</s:mn> </s:math> , <u:math xmlns:u="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M11"> <u:mi>P</u:mi> <u:mo>=</u:mo> <u:mn>0.52</u:mn> </u:math> , <w:math xmlns:w="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M12"> <w:msup> <w:mrow> <w:mi>I</w:mi> </w:mrow> <w:mrow> <w:mn>2</w:mn> </w:mrow> </w:msup> <w:mo>=</w:mo> <w:mn>0</w:mn> <w:mi>%</w:mi> </w:math> ), and there was no significant publication bias. Conclusion. There is no significant difference in OS and RFS between TIVA and IA patients during breast cancer resection. The prognostic effects of TIVA and IA were similar.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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