Efficacy and Safety of neoadjuvant tislelizumab plus chemotherapy for the Treatment of non-small cell lung cancer: A Single-Arm Meta-Analysis Among Chinese Patients
Notice bibliographique
Résumé
extracted characteristics were summarized as following: authors, publication year, nation, sample size, therapeutic regimen, median age and reported endpoints.Indexes for clinical and safety outcomes included ORR, R0 resection, MPR, pCR, the incidence of any AEs and ≥grade 3 AEs.Also, two investigators independently assessed and extracted the required data from all included studies. Main outcome(s) Overall response rate(ORR), Major Pathological response (MPR), Pathological complete response (pCR), R0 resection rate. Additional outcome(s) Adverse events (AEs).Quality assessment / Risk of bias analysis The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to evaluate the quality of including non-controlled trials.The retrospective studies were assessed by JBI Critical Appraisal Checklist for Case Series. Strategy of data synthesisAll data in this metaanalysis were analyzed with R 4.1.2software.Heterogeneity was measured using the Chi-square test and I2 statistic.P < 0.1 indicated a statistically significant difference.If significant heterogeneity (P-value 50%) existed, random-effect model was performed.Otherwise, the fixed-effects model was used.Potential publication bias was accessed by Begg's and Egger's tests.The stability of the results was assessed by sensitivity analysis. Subgroup analysis No.Sensitivity analysis Sensitivity analysis was performed to analyze the stability and reliability of the pooled results. Language restriction English. Country(ies) involved China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».