Metastasis-directed Therapy in the Management of Urothelial Carcinoma: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: In this prospectively registered meta-analysis (PROSPERO: CRD42024501283), we pooled data on patients treated with metastasis-directed therapies (MDTs) for metastatic urothelial cancer (mUC). METHODS: On January 24, 2024, we searched PubMed (MEDLINE), Scopus, and Google Scholar for studies on consolidative MDT in patients with mUC. The search was updated on August 25, 2024. Reports of MDT for brain metastases were excluded. The survival data were synthesised with a distribution-free approach using individual patient data extracted from Kaplan-Meier plots. The risk of bias was assessed using the Risk Of Bias In Non-randomised Studies of Interventions (ROBINS-I) tool. KEY FINDINGS AND LIMITATIONS: We included 19 retrospective and one prospective study, encompassing a total of 616 patients, published between 2003 and 2024. The median age ranged between 56 and 72 yr. Most patients were treated with surgical metastasectomy (73%), and approximately half received MDT as a first line of treatment for metastases. The pooled 2- and 5-yr overall survival (OS) rates were 64% (95% confidence interval [CI] 58-71%) and 38% (95% CI 33-45%). The median OS was 46.2 mo in patients treated for lung metastases (95% CI 28.7-62.6), 31.2 mo in those treated for lymph node metastases (95% CI 16.1-51.8), and 29 mo in those with mixed-location metastases (95% CI 23.8-38.4). The main limitations were heterogeneity, lack of data from comparative studies, and low quality of the evidence. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPLICATIONS: Many patients with mUC selected for MDT achieve long-term survival, particularly those with lung metastases. Although a causal association cannot be established, MDT emerges as a promising research direction, especially in combination with novel systemic therapies capable of eliciting deep, sustained responses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».