Prevalence and risk factors for lymph node metastasis in duodenal neuroendocrine tumors: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the status of lymph node metastasis (LNM) is crucial in determining treatment strategy for duodenal neuroendocrine tumors (D-NETs), robust evidence for their potential LNM risk remains lacking. This systematic review aimed to summarize the prevalence and risk factors of LNM in D-NETs. METHODS: This systematic review of electronic databases identified eligible case-control and cohort studies for D-NET resected either endoscopically or surgically, published from 1990 to 2023. The primary outcome was the pooled prevalence of LNM in D-NETs. Secondary outcomes included the pooled prevalence of LNM according to tumor location and functionality, as well as identifying pathological risk factors for LNM. Meta-analysis was performed. RESULTS: We identified 36 studies that involved 1,396 patients with D-NETs, including 326 with LNM. The pooled prevalence of LNM in D-NETs was 22.7% (95% confidence interval [CI] 17.3-29.2%). The prevalence was high in ampullary/peri-ampullary D-NETs and functional D-NETs (46.8 and 53.3%, respectively), whereas it was low in non-functional, non-ampullary D-NETs (NAD-NETs) (9.5%). Pathological risk factors for LNM in NAD-NETs included tumor size > 10 mm (odds ratio [OR] 7.31 [95% CI 3.28-16.31]), tumor invasion into the muscularis propria or deeper (OR 7.79 [3.65-16.61]), lymphovascular invasion (OR 5.67 [2.29-14.06]), and World Health Organization grading of G2 (OR 2.47 [1.03-5.92]). CONCLUSION: Approximately one-fourth of the patients with D-NETs had LNM. Endoscopic resection might be acceptable for non-functional NAD-NETs with diameters of 10 mm or less, but additional surgical resection with lymphadenectomy may be recommended for cases exhibiting pathological risk factors.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».