Predictors for Long-Term Survival After Resection of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improved systemic therapy has made long term (≥ 5 years) overall survival (LTS) after resection of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) increasingly common. However, a systematic review on predictors of LTS following resection of PDAC is lacking. METHODS: The PubMed, Embase, Scopus, and Cochrane CENTRAL databases were systematically searched from inception until March 2023. Studies reporting actual survival data (based on follow-up and not survival analysis estimates) on factors associated with LTS were included. Meta-analyses were conducted by using a random effects model, and study quality was gauged by using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). RESULTS: Twenty-five studies with 27,091 patients (LTS: 2,132, non-LTS: 24,959) who underwent surgical resection for PDAC were meta-analyzed. The median proportion of LTS patients was 18.32% (IQR 12.97-21.18%) based on 20 studies. Predictors for LTS included sex, body mass index (BMI), preoperative levels of CA19-9, CEA, and albumin, neutrophil-lymphocyte ratio, tumor grade, AJCC stage, lymphovascular and perineural invasion, pathologic T-stage, nodal disease, metastatic disease, margin status, adjuvant therapy, vascular resection, operative time, operative blood loss, and perioperative blood transfusion. Most articles received a "good" NOS assessment, indicating an acceptable risk of bias. CONCLUSIONS: Our meta-analysis pools all true follow up data in the literature to quantify associations between prognostic factors and LTS after resection of PDAC. While there appears to be evidence of a complex interplay between risk, tumor biology, patient characteristics, and management related factors, no single parameter can predict LTS after the resection of PDAC.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».