Long-term outcomes in patients with endometrial cancer after sentinel lymph node biopsy versus lymphadenectomy alone: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to assess the prognosis of endometrial cancer (EC) patients after sentinel lymph node biopsy (SLNB) or lymph node dissection (LND) alone. Methods: EMBASE, PUBMED, COCHRANE, and WEB of SCIENCE were thoroughly searched for relevant articles until October 2024. The outcomes of interest encompassed overall survival (OS), progression-free survival (PFS), and disease-specific survival (DSS). Data analysis was made in STATA 18.0. The Newcastle-Ottawa Scale tool was leveraged to appraise study quality. Results: 13 studies were included, involving 36621 EC patients. No difference was revealed in OS between SLNB and LND (HR=1.04, 95%CI: 0.80-1.33; P=0.789). In subgroup analyses, the SLNB group from survival curves had worse OS (HR=1.63, 95%CI: 1.04-2.56; P=0.035); the SLNB group with intermediate- to high-risk EC had better OS (HR=0.20, 95%CI: 0.08-0.49; P<0.001). No difference was revealed in PFS between SLNB and LND (HR=0.99, 95%CI: 0.76-1.28; P=0.927). SLNB had better PFS in Asia (HR=0.44, 95% CI: 0.20-0.98, P=0.046) and stage I-III EC (HR=0.46, 95% CI: 0.24-0.89; P=0.021). No statistical difference was found in DSS (HR=3.18, 95%CI: 0.91-11.07; P=0.069). Conclusion: SLNB is an effective alternative to conventional LND in either low- or intermediate-high-risk EC patients. However, due to the retrospective nature of most included studies and the limited data on high-risk patients, further prospective randomized controlled trials are warranted to validate these findings. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO, identifier CRD42024489323.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».