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Enregistrement W4407700797 · doi:10.1200/jco.2025.43.5_suppl.2

Prevention, diagnosis, and management of penile cancer in the LGBTQ+ community: A systematic review and meta-analysis.

2025· review· en· W4407700797 sur OpenAlexaboutno aff
Akshit Chitkara, FNU Anamika, Atulya Aman Khosla, Sakshi Bai, Arshia Adib, Rushin Patel, Rohit Singh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenital Health and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePenile cancerMeta-analysisCancerOncologyGynecologyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2 Background: Penile cancer is a rare but significant malignancy with unique prevention, diagnosis, and treatment challenges within the LGBTQ+ community. This systematic review and meta-analysis aims to evaluate the existing evidence on penile cancer for LGBTQ+ individuals, addressing disparities and unique needs to improve clinical outcomes. Methods: Following PRISMA 2020 guidelines, a systematic search was conducted across PubMed, Embase, Scopus, and clinical trial registries up to September 2024. Studies were included if they involved penile cancer prevention, screening, or treatment in LGBTQ+ populations, with no restrictions on study design or language. Data extraction focused on epidemiological patterns, risk factors (e.g., HPV infection), screening practices, diagnostic approaches, treatment modalities, and outcomes. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for cohort studies and the Cochrane risk-of-bias tool for randomized controlled trials. The meta-analysis used a random-effects model to pool prevention and treatment outcomes data. Results: Of the 872 studies screened, 18 met the inclusion criteria, encompassing 1,232 LGBTQ+ patients. High-risk populations included men who have sex with men (MSM) and transgender women with elevated rates of HPV-associated penile cancer. HPV vaccination was underutilized in these populations despite its potential to prevent penile cancer. Early diagnosis was often delayed due to stigma, lack of awareness, and healthcare access barriers. Treatment outcomes varied, with higher rates of post-surgical complications and psychological distress reported. Meta-analysis revealed that HPV vaccination reduced the risk of penile cancer by 60% (pooled relative risk: 0.40, 95% CI: 0.25-0.64), while early surgical intervention improved 5-year survival rates by 45% (HR: 0.55, 95% CI: 0.32-0.79). Conclusions: Penile cancer prevention and management in LGBTQ+ populations require tailored strategies, including increased HPV vaccination coverage, early screening, and culturally competent healthcare. Addressing barriers related to stigma and healthcare access could significantly improve outcomes. Further research is needed to optimize treatment protocols and incorporate LGBTQ+-specific considerations in penile cancer care. Summary of meta-analysis results. Outcome Measure Number of Studies Pooled Effect Estimate 95% Confidence Interval (CI) Heterogeneity (I²) % HPV Vaccination Effectiveness 8 Relative Risk (RR): 0.40 0.25–0.64 42 Barriers to Early Diagnosis 5 Odds Ratio (OR): 2.25 (higher risk) 1.45–3.51 38 Post-Surgical Complication Rate 4 Risk Ratio (RR): 1.30 (higher rate) 1.12–1.50 27 Psychological Distress Post-Treatment 3 Standard Mean Difference (SMD): 0.75 0.50–1.00 60 5-Year Survival Improvement with Early Surgery 6 Hazard Ratio (HR): 0.55 0.32–0.79 49

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,038
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,465
Tête enseignante GPT0,627
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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