Efficacy and safety of cytoreductive surgery combined with hyperthermic intraperitoneal chemotherapy for epithelial ovarian cancer: a systematic review and updated meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The high incidence of primary and recurrent ovarian cancer after surgery imposes a significant economic burden. Cytoreductive Surgery combined with Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy (CRS + HIPEC) shows promise as a treatment for epithelial ovarian cancer (EOC). This study aims to evaluate CRS + HIPEC's potential to improve survival outcomes, such as overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) while reducing adverse events and enhancing cost-effectiveness. METHOD: A literature review was conducted using the PRISMA framework on databases including Scopus, ProQuest, and PubMed, with quality assessment through the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Risk of Bias (RoB) 2.0. Quantitative analysis employed RevMan 5.4.1 with a pooled randomized effect model using log [hazard ratio]. RESULT: From 15 studies involving 1982 participants, OS analysis showed significantly higher survival in the CRS + HIPEC group (HR = 0.67, p < 0.0004). Although PFS was higher in this group, the result was not statistically significant (HR = 0.86, p = 0.46). Adverse events were more likely in the intervention group compared to control group (OR = 1.81, p < 0.0001). Cost analysis revealed that the Incremental Cost-effectiveness Ratio per Quality-Adjusted Life Year (ICER/QALY) remains below Indonesia's GDP threshold. CONCLUSION: CRS + HIPEC shows potential benefits in EOC management, particularly in OS and PFS improvement, alongside manageable adverse events and favorable cost-effectiveness. However, study design heterogeneity, differences in HIPEC protocols, and variations in patient populations limit the generalization of outcomes. The difference in response to HIPEC between primary and recurrent EOCs still needs further explanation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| 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 ».