P07.06.B The Impact of Using Intraoperative Ultrasound on Surgical Resection of High-Grade Glioma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite operative and adjuvant therapies, high-grade glioma (HGG) remains incurable, with the extent of surgical resection being one of the modalities that can improve patient survival. Enabling maximal safe and minimising post-operative neurological morbidity is a key aim of surgical resection. Numerous intraoperative surgical adjuncts are used at surgery and intraoperative ultrasound (IoUS), is one such adjunct. IoUS is a cost-effective, easy to use, repeatable surgical adjunct, safe for the patient and potentially available in all centres. Although it’s commonly used, no up to date systematic review exists collating and quantifying the level of evidence, delineating its impact on the extent of surgical resection. Material and Methods A systematic review was conducted according to the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. The study was registered with the PROSPERO database (CRD42022300034). Keywords across Medline/PubMed and Embase between 1996 and November 2021 were used. We included articles with adult supratentorial, histopathologically confirmed HGG patients aimed for resection, evaluating the correlation of IoUS use and gross-total resection (GTR). Meta-analyses were conducted according to the statistical heterogeneity between the studies using the Open Meta Analyst software. Results 2942 articles were identified of which 16 were qualitative assessed and 10 used for quantitative meta-analysis. In qualitative assessment, a mean 4.63/8 Newcastle-Ottawa-Scale score was found for studies with no cohorts (no use of IoUS) and a mean score of 6/9, for studies including exposed versus non-exposed cohorts. The RCT was of moderate quality according to the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE) tool. A pooled analysis across 10 studies of HGG aimed for resection with the use of IoUS, led to GTR achieved in 168/365 cases, resulting in an overall GTR rate of 51.1% (95% CI, 33.9%-68.3%, p<0.001), with great heterogeneity across studies (93.02% p<0.001). In a subgroup meta-analysis of 3 studies of HGG aimed for complete resection only, GTR was achieved in 43/62 cases, yielding a 72.7% GTR rate (95% CI 41.6%-100%, p<0.001) with significant heterogeneity across studies (I2 92.1%, p<0.001). In 4 case-controlled studies, a total of 43.6% (48/110) GTR rate was achieved when IoUS was used versus 24.7% (65/263) when IoUS was not used, resulting in an odds ratio = 2.009 (95% CI 1.157-3.490, p <0.001) for achieving GTR. Conclusion The meta-analysis showed a high GTR rate (72.7%) when HGG were aimed for complete resection and a two-fold probability of achieving GTR when IoUS is used than not used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».