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Enregistrement W4409393991 · doi:10.1093/jnci/djaf099

Secondary malignancies after treatment of testicular germ cell tumors: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4409393991 sur OpenAlexaff
Ahmad Mousa, Ali Amiri, Sanchit Kaushal, Viranda H. Jayalath, David‐Dan Nguyen, Robert J. Hamilton

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTesticular diseases and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisGerm cellGerm cell tumorsOncologyMedicineCancer researchInternal medicineBiologyChemotherapyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Testicular germ cell tumors (TGCTs) are the most common malignancy in men 15-35 years of age. Management options for men with TGCTs include surgery, radiation, and/or chemotherapy. Given TGCTs' excellent survival, most patients live long enough to experience delayed treatment toxicities, warranting careful consideration of therapeutic decisions. An important outcome of interest is the development of secondary malignant neoplasms (SMNs). METHODS: A systematic literature search was conducted through a combination of database searches (Medline, EMBASE, and Cochrane library) and manual review. Studies evaluating the incidence of SMNs in patients following treatment for TGCTs were identified. Our primary outcome was the diagnosis of any non-germ cell SMN following treatment, compared with the general population. Meta-analyses were performed using random-effects models, with outcomes reported as standardized incidence ratios (SIRs). Strength of evidence was evaluated using the GRADE framework. RESULTS: Twenty-one studies including 88 863 patients with 5180 SMNs were included. Median follow-up was 12.5 years. The incidence of non-germ cell SMNs following definitive treatment of TGCTs varied by treatment modality. Surgery alone was not associated with an increased risk (SIR = 0.99, 95% confidence interval [CI] = 0.84 to 1.17); radiation (SIR = 1.66, 95% CI = 1.43 to 1.93), chemotherapy (SIR = 1.65, 95% CI = 1.39 to 1.96), and combined chemotherapy and radiation (SIR = 2.73, 95% CI = 2.23 to 3.33) were associated with a moderate to large increase in risk. There was low to moderate certainty in quality of evidence by GRADE framework. CONCLUSIONS: Chemotherapy, radiation, and their combination are associated with an increased risk of non-germ cell SMNs after the treatment of TGCTs.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,034
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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