Percutaneous cryoablation in the management of spinal metastases: a comprehensive systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Minimally invasive techniques such as vertebroplasty, kyphoplasty, radiofrequency ablation, and stereotactic body radiotherapy have been widely used to manage spinal metastases. Among these, percutaneous cryoablation (PCA) has emerged as a promising option for local tumor control and pain management, offering targeted treatment with minimal damage to surrounding tissues. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the efficacy and safety of PCA for spinal metastases. METHODS: A systematic review was conducted using PubMed and Embase databases to identify studies that reported outcomes of PCA for spinal metastases. The reported radiologic, clinical, and complication outcomes were then combined and analyzed using meta-analytic methods including the calculation of pooled means and proportions, subgroup analysis, and meta-regression. RESULTS: Eleven studies, including 229 patients, met inclusion criteria and were analyzed. Patients had a mean age of 61.8 years, with 60.6% being female. Breast (18.6%), lung (16.0%), and thyroid (8.0%) were the most common primary cancer sites. PCA was primarily conducted under general anesthesia (47.5%) and with CT/MRI guidance (93.9%). Local tumor control was achieved in 70.5% of cases over a mean follow-up of 12.6 months. Pain severity significantly decreased postoperatively, with a mean reduction of 4.5 points (P < 0.0001). Major and minor complication rates were 2.0% and 4.8%, respectively. CONCLUSIONS: PCA is an effective alternative treatment for spinal metastases, offering pain relief and local tumor control with low complication rates in appropriately selected patients. However, tumor location and patient age may influence treatment outcomes, underscoring the need for individualized treatment planning.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».