MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392472953 · doi:10.3390/jcm13051496

The Role of Adjuvant Therapy for the Treatment of Micrometastases in Endometrial Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4392472953 sur OpenAlexaboutno aff
Carlo Ronsini, Stefania Napolitano, Irene Iavarone, Pietro Fumiento, Maria Giovanna Vastarella, Antonella Reino, Rossella Molitierno, L. Cobellis, Pasquale De Franciscis, Stefano Cianci

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndometrial cancerOncologyInternal medicineLymphadenectomyMeta-analysisAdjuvant therapyLymphovascular invasionAdjuvantSystematic reviewRadiation therapyCancerMetastasisMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endometrial cancer is the most incident gynecological cancer. Lymph node dissemination is one of the most important factors for the patient’s prognosis. Pelvic lymph nodes are the primary site of extra-uterine dissemination in endometrial cancer (EC), setting the 5-year survival to 44–52%. It is standard practice for radiation therapy (RT) and/or chemotherapy (CTX) to be given as adjuvant treatments to prevent the progression of micrometastases. Also, administration of EC patients with RT and/or CTX regimens before surgery may decrease micrometastases, hence the need for lymphadenectomy. The primary aim of the systematic review and meta-analysis is to assess whether adjuvant RT and/or CTX improve oncological outcomes through the management of micrometastases and nodal recurrence. We performed systematic research using the string “Endometrial Neoplasms” [Mesh] AND “Lymphatic Metastasis/therapy” [Mesh]. The methods for this study were specified a priori based on the recommendations in the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement. Outcomes were 5-year overall survival, progression-free survival, recurrence rate, and complications rate. We assessed the quality of studies using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). A total of 1682 patients with stage I-to-IV EC were included. Adjuvant treatment protocols involved external-beam RT, brachytherapy, and CTX either alone or in combination. The no-treatment group showed a non-statistically significant higher recurrence risk than any adjuvant treatment group (OR 1.39 [95% CI 0.68–2.85] p = 0.36). The no-treatment group documented a non-statistically significant higher risk of death than those who underwent any adjuvant treatment (RR 1.47 [95% CI 0.44–4.89] p = 0.53; I2 = 55% p = 0.000001). Despite the fact that early-stage EC may show micrometastases, adjuvant treatment is not significantly associated with better survival outcomes, and the combination of EBRT and CTX is the most valid option in the early stages.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,034
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical MedicineMême sujetEndometrial and Cervical Cancer TreatmentsTravaux en français237 207