Radiation-induced Fistulas in Patients With Prior Pelvic Radiotherapy for Prostate Cancer: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To systematically aggregate and summarize existing data on fistula prevalence among patients with a history of pelvic radiotherapy for prostate cancer. Materials and Methods We queried PubMed, Embase, and Web of Science on October 7, 2020 for peer-reviewed publications pertaining to radiation-induced fistulas in the pelvis. For meta-analysis, we used the random-effects model. We used the I2 statistic to quantify heterogeneity and the Newcastle-Ottawa Scale to assess risk of bias. Results Our final meta-analysis included 6 cohort studies with a total of 7665 patients exposed to pelvic radiotherapy between 1967 and 2013. Median follow-up time was 35.5 months (IQR 33.5-57.5). Pooled prevalence of radiation-induced fistula across all 6 cohort studies was 0.2% (95% CI: 0.1-0.4, I2 = 0.000%, P < .608). In subgroup analysis, we did not detect significant heterogeneity in fistula prevalence in patients who were re-irradiated (0.3%, 95% CI: 0.1-0.4; P = .762) or patients on concurrent chemotherapy (0.4%, 95% CI: -0.3 -1.2; P = .664) compared to those receiving their first course of radiotherapy alone. No randomized controlled trials met inclusion criteria due to ambiguous and inconsistent reporting language for fistula occurrence. Conclusion There is limited published literature reporting fistula as an adverse event of prostate cancer radiotherapy, especially in the medium and long-term period. Patients undergoing pelvic radiotherapy for prostate cancer appear at low short-term risk for developing fistulas. Adverse event reporting in randomized controlled trials merits greater granularity where fistulas should be reported with specificity rather than aggregating into broad categories of genitourinary or gastrointestinal adverse events.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».