Prognostic evaluation and treatment strategies for cervical cancer in pregnancy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABTSTRAC: OBJECTIVE: This study was conducted to evaluate the prognosis of cervical cancer in pregnancy (CCIP) and analyze the clinicopathological factors affecting the prognosis of this cancer. DATA SOURCES: The studies published through July 2024 were systematically retrieved from PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library. STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: The cohort studies, case-control studies, randomized controlled trials, and non-randomized controlled trials involving CCIP patients with data on 5-year overall survival (OS) were included in this study. STUDY APPRAISAL AND SYNTHESIS METHODS: The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). A meta-analysis was performed using Stata 15.0, focusing on the 5-year OS and relevant clinicopathological factors. RESULTS: The results demonstrated that the 5-year OS of patients with CCIP was similar to that of non-pregnant patients with cervical cancer (RR = 1.00, 95% CI: 0.94-1.06, P = 0.978). The subgroup analysis results revealed that tumor size (≥ 4 cm), International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) stage (≥ IB2), and timing of diagnosis (postpartum) were prognostic factors with statistical significance (P < 0.05). However, such factors as pregnancy termination and timing of delivery did not significantly affect the 5-year OS (P > 0.05). The delivery mode required further validation despite its borderline significance (P = 0.05). CONCLUSION: The results of this study suggest that pregnancy does not exert a significant adverse effect on the long-term survival of patients with cervical cancer. Tumor size (≥ 4 cm), FIGO stage (≥ IB2), and time of diagnosis (postpartum) are identified as unfavorable prognostic factors for CCIP patients, while delivery mode requires further investigation. These findings provide strong evidence to support the optimization of personalized treatment strategies for CCIP patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».