The role of lobectomy in glioblastoma management: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lobectomy has recently been employed in the management of glioblastoma (GB). Compared to subtotal, gross total and supramarginal resection, lobectomy provides maximum cytoreduction and improves overall survival (OS). Research question: The primary aim of this study is to compare lobectomy to other techniques for managing GB in terms of OS and progression-free survival (PFS). This study evaluated the association of the available surgical techniques for GB management with the reported relevant seizure outcome, operation time, length of stay, complication incidence, and Karnofsky performance status. Materials and methods: A PRISMA-compliant systematic review and meta-analysis was performed. We searched PubMed, Scopus, and Web of Science from January 2013 until April 2023. Random-effects models were employed. The Newcastle-Ottawa scale (NOS) and the GRADE approach were used for estimating risk of bias and quality of evidence. Results: We included six studies. Lobectomy demonstrated a mean OS of 25 months, compared to 13.72 months for gross total resection (GTR), and a PFS of 16.13 months, compared to 8.77 months for GTR. Comparing lobectomy to GTR, no statistically significant differences were observed regarding seizure management, length of stay, operation time, complications, and KPS due to limited amount of data. Discussion and conclusion: Our analysis demonstrated that lobectomy compared to GTR has a tremendous impact on the OS and the PFS, which seems to be improved almost by a year. Lobectomy, while demanding from a technical standpoint, constitutes a safe surgical procedure but further studies should assess its exact role in the management of GB patients.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».