Management of bone metastasis with zoledronic acid: A systematic review and Bayesian network meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
While considered the mainstay of treatment for specific bone metastases, ZA is used predominantly to treat osteolytic lesions. The purpose of this network meta-analysis is to compare ZA to other treatment options in its ability to improve specific clinical outcomes in patients with bone metastases secondary to any primary tumor. PubMed, Embase and Web of Science were systematically searched from inception to May 5th, 2022. Keywords used were solid tumor, lung neoplasm, kidney neoplasm, breast neoplasm, prostate neoplasm, ZA and bone metastasis. Every randomized controlled trial and non-randomized quasi-experimental study of systemic ZA administration for patients with bone metastases and any comparator were included. A Bayesian network meta-analysis was done on the primary outcomes including number of SREs, time to developing a first on-study SRE, overall survival, and disease progression-free survival. Secondary outcome was pain at 3, 6 and 12 months after treatment. Our search yielded 3861 titles with 27 meeting inclusion criteria. For the number of SRE, ZA in combination with chemotherapy or hormone therapy was statistically superior to placebo (OR 0.079; 95 % CrI: 0.022–0.27). For the time to the first on study SRE, the relative effectiveness of ZA 4 mg was statistically superior to placebo (HR 0.58; 95 % CrI:0.48–0.77). At 3 and 6 months, ZA 4 mg was significantly superior to placebo for reducing pain with a SMD of −0.85 (95 % CrI:-1.6, −0.0025) and −2.6 (95 % CrI:-4.7, −0.52) respectively. This systematic review shows the benefits of ZA in decreasing the incidence of SREs, increasing the time to the first on-study SRE, and reducing the pain level at 3 and 6 months.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle