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Enregistrement W4283762101 · doi:10.3389/fonc.2022.907975

A Systematic Review and Meta-Analysis of Prognostic Nomograms After UTUC Surgery

2022· review· en· W4283762101 sur OpenAlexaff
Maximilian Pallauf, Frederik König, David D’Andrea, Ekaterina Laukhtina, Hadi Mostafaei, Reza Sari Motlagh, Fahad Quhal, Abdulmajeed Aydh, Takafumi Yanagisawa, Tatsushi Kawada, Paweł Rajwa, Lukas Lusuardi, Francesco Soria, Pierre I. Karakiewicz, Morgan Rouprêt, Michael Rink, Yair Lotan, Vitaly Margulis, Nirmish Singla, Évanguelos Xylinas, Shahrokh F. Shariat, Benjamin Pradère

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEuropean Association of Urology
Mots-clésNomogramMedicineMeta-analysisConfidence intervalOncologyMEDLINEInternal medicineSystematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Current guidelines recommend assessing the prognosis in high-risk upper tract urothelial carcinoma patients (UTUC) after surgery. However, no specific method is endorsed. Among the various prognostic models, nomograms represent an easy and accurate tool to predict the individual probability for a specific event. Therefore, identifying the best-suited nomogram for each setting seems of great interest to the patient and provider. Objectives: To identify, summarize and compare postoperative UTUC nomograms predicting oncologic outcomes. To estimate the overall performance of the nomograms and identify the most reliable predictors. To create a reference tool for postoperative UTUC nomograms, physicians can use in clinical practice. Design: A systematic review was conducted following the recommendations of Cochrane's Prognosis Methods Group. Medline and EMBASE databases were searched for studies published before December 2021. Nomograms were grouped according to outcome measurements, the purpose of use, and inclusion and exclusion criteria. Random-effects meta-analyses were performed to estimate nomogram group performance and predictor reliability. Reference tables summarizing the nomograms' important characteristics were created. Results: The systematic review identified 26 nomograms. Only four were externally validated. Study heterogeneity was significant, and the overall Risk of Bias (RoB) was high. Nomogram groups predicting overall survival (OS), recurrence-free survival (RFS), and intravesical recurrence (IVR) had moderate discrimination accuracy (c-Index summary estimate with 95% confidence interval [95% CI] and prediction interval [PI] > 0.6). Nomogram groups predicting cancer-specific survival (CSS) had good discrimination accuracy (c-Index summary estimate with 95% CI and PI > 0.7). Advanced pathological tumor stage (≥ pT3) was the most reliable predictor of OS. Pathological tumor stage (≥ pT2), age, and lymphovascular invasion (LVI) were the most reliable predictors of CSS. LVI was the most reliable predictor of RFS. Conclusions: Despite a moderate to good discrimination accuracy, severe heterogeneity discourages the uninformed use of postoperative prognostic UTUC nomograms. For nomograms to become of value in a generalizable population, future research must invest in external validation and assessment of clinical utility. Meanwhile, this systematic review serves as a reference tool for physicians choosing nomograms based on individual needs. Systematic Review Registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=282596, identifier PROSPERO [CRD42021282596].

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,003
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,284 · 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'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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