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Enregistrement W4414371187 · doi:10.1097/js9.0000000000003491

Long-term outcomes of additional surgical versus nonsurgical treatment after non-curative endoscopic resection for T1 superficial esophageal cancer

2025· article· en· W4414371187 sur OpenAlexaboutno aff
Yuxiang Chen, Zhi Tang, Li Yang, Jinlin Yang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEsophageal cancerResectionEndoscopyEsophagusEsophageal disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Endoscopic resection (ER) is the main treatment for T1 superficial esophageal cancer (SEC). Additional surgical resection (ASR) is recommended to improve the prognosis of patients with non-curative resection who are at high risk of recurrence and metastasis. However, the survival benefit of ASR compared to non-ASR remains unclear. We conducted a systematic review and meta-analysis to quantify the survival benefits of ASR versus non-ASR, providing robust data for clinical decision-making. METHOD: We searched PubMed, Cochrane, Embase, and Web of Science databases for studies published before 24 February 2025. The primary outcome was overall survival (OS), recurrence-free survival (RFS), and disease-specific survival (DSS). Two independent reviewers screened and extracted the data and resolved disagreements by consensus. Risk of bias was assessed with Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: The review identified 15 retrospective studies involving 1348 patients. Analysis showed that patients with ASR had significant survival advantages over non-ASR patients in OS, RFS, and DSS. Hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) were as follows: OS (HR = 3.06; 95% CI: 2.11-4.43), RFS (HR = 1.68; 95% CI: 1.16-2.41), and DSS (HR = 4.11; 95% CI: 1.64-10.28). Survival curves indicated that at 3, 5, and 10 years, the OS rates were 95.9% versus 88.0%, 91.4% versus 78.2%, and 86.7% versus 56.9% for the ASR and non-ASR groups, respectively. Similarly, the RFS rates were 93.4% versus 82.9%, 83.6% versus 73.8%, and 74.5% versus 57.5%. For DSS, the rates were 98.4% versus 94.5%, 97.8% versus 91.1%, and 97.8% versus 87.9%. Log-rank tests confirmed significance for all comparisons except 10-year DSS. CONCLUSIONS: For patients with T1 SEC who had non-curative ER, ASR therapy provides advantages over non-ASR therapy. However, within 5 years, the DSS difference between the ASR and non-ASR groups is likely to be minimal, with a range of approximately 4-6%.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,015
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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