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Enregistrement W4283710496 · doi:10.21037/tcr-22-1466

Relationship between positive margin and residual/recurrence after excision of cervical intraepithelial neoplasia: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4283710496 sur OpenAlexaboutno aff
Hailing Feng, Hai Chen, Dan Huang, Shengke He, Zhiqian Xue, Zhongjun Pan, Huajun Yu, Yongqun Huang

Notice bibliographique

RevueTranslational Cancer Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisCervical intraepithelial neoplasiaMargin (machine learning)MedicineResidualOncologyInternal medicineCervical cancerAlgorithmComputer scienceCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The relationship between endocervical and ectocervical margin status and residual or recurrence after cervical intraepithelial neoplasia (CIN) resection has been controversial. We investigated the relationship between the excision margins and residual/recurrence to assess indicators for the scope of resection and the risk of treatment failure by using meta-analysis. Methods: Literature searches were performed in PubMed, Medline, Embase, Central, Wangfang and CNKI databases. Patients after CIN resection were grouped according to whether there was residual or recurrence, and the differences in exposure factors between the two groups were compared. Or they were grouped by exposure factor, and compare the differences in residual and recurrence rates under different grouping conditions. The observed outcome was postoperative residual or recurrence. The risk of bias in the literature was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The chi-square test were used for heterogeneity. Subgroup explored the sources of heterogeneity. Publication bias was assessed using funnel plots and Egger's test. Results: A total of 11 studies were included in this study, 8 studies were at low risk of bias and 3 studies were at high risk of bias. The 11 studies included 3065 patients, 774 patients with positive margins and 2,291 patients with negative margins. The rate of residual/recurrence after excision of CIN in patients with positive margins was significantly higher than in patients with negative margins [odds ratio (OR) =3.99, P<0.00001]. There was no heterogeneity among the studies (P=0.16), with publication bias (P<0.05). The residual/recurrence rate was significantly higher in patients with positive endocervical margins than in patients with negative endocervical margins (OR =2.59, P<0.00001). There was no heterogeneity among studies (P=0.78) and no publication bias (P<0.05). There was no significant difference in residual/recurrence rate between positive and negative ectocervical margins (OR =1.14, P=0.36). There was no heterogeneity among studies (P=0.32) and no publication bias (P<0.05). Conclusions: Positive endocervical margins, but not external cervical margins, are risk factors for residual/recurrence of CIN after resection. Close attention to the status of the endocervical margins is recommended. More aggressive treatment and frequent follow-up are needed for patients with positive endocervical margins.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,387
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,131 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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