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Enregistrement W4378530850 · doi:10.1177/17588359231177008

Prognostic value of postoperative ctDNA detection in patients with early non-small cell lung cancer: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4378530850 sur OpenAlexaboutno aff
Kaibo Guo, Jiamin Lu, Yidan Lou, Song Zheng

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Medical Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCochrane LibraryInternal medicineOncologyLung cancerBiomarkerMEDLINESample size determinationSystematic reviewCancerAdjuvant therapyProspective cohort studyPathological

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Circulating tumor DNA (ctDNA) has emerged as a potential biomarker for monitoring early non-small cell lung cancer (ENSCLC), particularly after radical surgery. However, the prognostic value of postoperative ctDNA is still being investigated due to the small sample size and heterogeneity of patients with ENSCLC in current trials. Moreover, the potential clinical utility of ctDNA assessment for administering adjuvant therapy (AT) in patients with ENSCLC is also an important area of active research. Objectives: We aimed to identify the prognostic value of postoperative ctDNA detection in ENSCLC patients with stages I-III. Design: This study type is a systematic review and meta-analysis. Data sources and methods: We conducted a search in the Cochrane Library, Embase, PubMed, and ScienceDirect for prospective or retrospective investigations involving patients with ENSCLC, gathering outcomes based on predefined end points. The literature review adhered to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, and the Newcastle-Ottawa scale was employed to carry out a quality evaluation of the included studies. The primary end point of the study was to evaluate the association of ctDNA status in two time points (within 1 month after surgery and long-term postoperative monitoring with more than 3 months) with relapse-free survival (RFS) and overall survival (OS). In addition, the study investigated the role of ctDNA in predicting the response to AT. The secondary end points of the study were to determine the impact of ctDNA on RFS and OS in different subgroups of ENSCLC patients based on pathological subtypes and TNM staging. Results: In total, 2149 studies were screened, and 11 studies met the inclusion criteria for the analysis. The presence of ctDNA within 1 month after surgery as well as long-term postoperative ctDNA were both associated with poorer RFS [hazard ratio (HR) = 4.43; 95% CI: 3.23-6.07 and HR = 7.99; 95% CI: 3.28-19.44, respectively] and worse OS (HR = 5.07; 95% CI: 2.80-9.19 and HR = 7.49; 95% CI: 3.42-16.43, respectively). Most subgroup analyses yielded similar results. Moreover, ctDNA-positive patients could acquire survival benefits from AT (HR = 0.30; 95% CI: 0.16-0.54), while ctDNA-negative patients that received AT did not show significant improvement in RFS (HR = 1.18; 95% CI: 0.67-2.09). Conclusion: The postoperative ctDNA assessment is a promising approach to stratify the risk of relapse and death in ENSCLC patients. Our data suggest that patients with negative ctDNA in the postoperative setting may not benefit from AT, which warrants further investigation. This finding, if validated in prospective trials with a larger sample size, could aid in better-individualized treatment for patients and avoid potential side effects of AT. Registration: This study was designed in accordance with PRISMA and registered with PROSPERO (CRD42022311615).

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)
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 enseignants0,866
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)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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