Neuronavigation-assisted pituitary neuroendocrine tumor resection: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The advancement of pituitary surgery has rendered it a secure and efficient treatment method; nevertheless, the potential for incomplete tumor removal and cerebrospinal fluid (CSF) leak remains. Neuronavigation-assisted pituitary neuroendocrine tumor (PitNET) resections have been driving a rising number of attentions in recent years. However, there is currently a lack of comprehensive quantitative evaluation of the effectiveness of neuronavigation-assisted pituitary tumor resection. We aimed to assess the curative effects and complications with or without the use of an image-based neuronavigation in PitNET resection. Methods: A systematic review and meta-analysis was performed by searching PubMed, EMBASE, Cochrane Library, Web of Science, and Scopus from inception until May 1, 2024 in English to identify any studies reporting gross total resection (GTR) or postoperative complications in patients who underwent neuronavigation-assisted PitNET resection, excluding conference abstracts and studies with fewer than five subjects. We also searched the reference lists of previous systematic reviews and other relevant publications in databases. We reviewed and analyzed the studies that investigated the operative effects and complications of neuronavigation in PitNET resection. Study quality was assessed by the Newcastle-Ottawa scale, and publication bias was evaluated by funnel plot. Review manager 5.3 was employed for meta-analysis. The results were expressed as odds ratio (OR) with 95% confidence interval (CI) of image-assisted techniques for the incidence of GTR and complications. Results: A total of 42 publications that fulfilled the established searching criteria were obtained from the above-mentioned databases, all of which with the Newcastle-Ottawa Scale scores ≥ six ★. Among the included publications, 37 studies indicated that the OR of image-based neuronavigation was 2.29 (95% CI: 2.02–2.60, P<0.00001, I2=24%) for GTR. The other five studies compared the neuronavigation group (experimental group) and non-neuronavigation group (control group), exhibiting high heterogeneity (I2=91%). After sensitivity analysis, the results showed that the rate of the CSF leak of the neuronavigation group was slightly lower than that of the non-neuronavigation group (OR: 0.84, 95% CI: 0.73–0.97, P=0.01, I2=43%). Conclusions: According to the existing data, neuronavigation-assisted PitNET resection can increase the rates of GTR and reduce the incidence of postoperative complications. Our results provide a reference for the selection of surgical methods for PitNET resection in future clinical practice.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».