A systematic review and meta-analysis of the incidence of breast cancer-related lymphoedema due to treatment combinations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Breast cancer related-lymphoedema (BCRL) is a chronic, debilitating disease for which there is no cure. A meta-analysis was conducted to estimate the association between different treatment combinations on the incidence of BCRL. METHODS The review was conducted according to PRISMA guidelines with four databases searched for studies published from 2000-2020, including OVID Medline, OVID Embase, Cochrane Library for Registered Controlled Trials, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health, yielding 2640 studies. A random effects model was used to determine BCRL incidence rates stratified by treatment types of the qualifying studies. RESULTS The pooled incidence rate was 23% (95% CI 20.8 – 25.4) for patients who received axillary lymph node dissection (ALND) and 5.6% (95% CI 4.5 – 6.8) for patients who underwent sentinel lymph node biopsy (SLNB). A higher level of intervention to the axilla was identified as the key factor associated with significantly increased BCRL incidence, including ALND (p<0.001), the number of lymph nodes removed (p<0.001), and axillary radiotherapy (p<0.001). Higher patient BMI was also identified to increase BCRL incidence. Combinations of other treatments, in conjunction with ALND or SLNB, did not lead to statistically significant differences in incidence. Furthermore, different diagnostic criteria resulted in substantial variation in BCRL incidence rates. CONCLUSION Axilla intervention was associated with increased BCRL incidence including ALND, number of lymph nodes removed, and radiotherapy. The inclusion of additional surgical or non-surgical treatments did not. This analysis re-emphasises the clear need for standardised reporting of patient treatments as well as universally applied diagnostic protocols.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».