Prognostic significance of lymph nodes assessment during pulmonary metastasectomy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lung metastasectomy is an accepted treatment modality worldwide. Whether the addition of lymph node dissection to the procedure is useful remains, however, unknown. Methods: We performed a systematic review of the literature analyzing MEDLINE, Embase, until 31st October 2021. We included all studies which met the inclusion criteria aiming to determine if the addition of lymph node tissue dissection/sampling to lung metastasectomy offers survival benefits when compared to patients who do receive lymph node tissue dissection. Secondary outcomes were 3- and 5-year overall survival (OS) and disease-free survival (DFS). Each study was assessed for risk of bias. The data collected from the included studies were pooled using reconstruction of individual-level patient data and pooling of reported 5-year odds ratios (ORs). Interstudy heterogeneity was estimated with visual inspection of forest plots and calculation of the I2 inconsistency statistic. Results: We found 11 eligible studies that included a total of 3,310 patients. The most common primary tumor type was colorectal cancer (1,740 patients) and the most commonly performed operative procedure was wedge resection (57%) followed by lobectomy (39%). When resection status was reported, R0 resection was achieved in 90% of the cases. Nine studies did not show a statistically significant effect of lymph nodes dissection or sampling on the 5-year OS with a pooled hazard ratio (HR) of 0.94 [95% confidence interval (CI): 0.82, 1.08; I2=26%; 95% prediction interval (PI): 0.70, 1.24]. Regarding DFS, the pooled HR 0.60 (95% CI: 0.44, 0.80; I2=31%; 95% PI: 0.12, 2.09). Conclusions: The addition of lymph node tissue dissection during lung metastasectomy was not associated with a significant benefit in OS and showed a slight tendency towards a better DFS.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».