Survival Rate and Prognostic Factors of Localised Prostate Cancer in Southeast Asian Countries: A Systematic Review with Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (Pca) is one of the most prevalent health conditions affecting men, particularly older men, and cases have increased in recent years. OBJECTIVE: This review examined the survival rate and prognostic factors of patients with Pca in Southeast Asia (SEA). METHODS: We conducted a systematic search of three databases (PubMed, Scopus, Web of Science) and a manual search until April 1, 2022. The selected papers were evaluated using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Form for Cohort Studies. The review protocol was registered with PROSPERO (CRD42022326521). Pooled prevalence rates were calculated using the programme R version 4.2.1. Heterogeneity was assessed using the I2 statistic and p-value. A narrative approach was used to describe prognostic factors. Studies were selected and finalised based on the review question. The quality of the included studies was assessed. RESULTS: A total of 11 studies were included in this review. The 1-, 3-, 5- and 10-year survival rates of SEA Pca cases were 80.8%, 51.9%, 66.1% (range 32.1-100) and 78% (range 55.9-100), respectively. Prognostic factors for Pca were discussed in terms of sociodemographic, disease-related and treatment-related aspects. The predictors of significantly lower survival were age more than 75 years, cancer detected during transurethral resection of the prostate, Gleason score more or equal to eight, high-risk group, metastases and no adjuvant radiotherapy. A meta-analysis on the pooled HR of prostate cancer could not be performed due to the heterogeneity of prognostic factors. The pooled prevalence of localised and metastatic prostate cancer in SEA countries was 39% 95% CI [20-62] and 40% 95% CI [28-53], respectively. CONCLUSION: The survival rate in SEA countries can be determined by prognostic factors, which can be divided into sociodemographic, disease-related and treatment-related factors. Therefore, further studies are needed to improve the understanding and treatment of Pca in the region SEA.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».