Chemotherapy increases the prevalence of radiotherapy-related trismus in head and neck cancer patients: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: To evaluate the influence of chemotherapy on the prevalence of trismus in irradiated head and neck cancer patients.Material and Methods: This systematic review guided by PRISMA-2020 and registered in PROSPERO (CRD42021255377) screened 963 articles in 7 scientific-databases (PubMed, Lilacs, Livivo, Scopus, Embase, Web of Science, EBSCO) and 3 grey-literature databases (Open Grey, Google Scholar, ProQuest) and eight articles were included for qualitative synthesis, meta-analysis (combined odds ratio, inverse variance method plus random effects), heterogeneity analysis (I² and Tau²), one-of-out evaluation and publication bias analysis (Eggs' and Begg's tests) (RevMan®, p<0.05).The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale Cohort Studies was used to assess the risk of bias (RoB).The classification assessment, development, and recommendations (GRADE) approach was used to assess the certainty of evidence.Results: The eight articles evaluated 1474 patients treated with chemoradiotherapy and 858 patients treated with radiotherapy.Five articles had low RoB, and three had high RoB.Chemoradiotherapy significantly (p=0.0003)increased the prevalence of trismus (OR=2.55,95% CI = 1.53-4.23)compared to radiotherapy, with significant (p=0.010)but low heterogeneity (I²=59%;Tau²=0.29).There was no significant risk of publication bias, one-out analysis showed no significant difference between studies, and GRADE showed a moderate level of evidence.Trismus was directly associated to worse quality of life.Conclusions: The incidence of trismus increases when chemotherapy is combined with radiotherapy for head and neck cancer, which negatively impacts the quality of life.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».