Cryoablation Protocols for Primary and Metastatic Lung Tumors: A Systematic Review and Meta-Analysis Evaluating Effectiveness and Safety of Percutaneous Cryoablation of Pulmonary Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate 1-year local tumor control (LTC) after percutaneous cryoablation for lung tumors and to identify procedural protocol and patient/tumor characteristics associated with improved outcomes. MATERIALS AND METHODS: A systematic search of PubMed, Embase, and Web of Science was conducted. The primary outcome was LTC at 1 year. Secondary outcomes included the identification of factors associated with LTC and pooled adverse event rates, such as freezing lengths, number of cycles, tumor characteristics, and more. Data were pooled using a random-effects model, and meta-regression was used to analyze factors affecting LTC. RESULTS: Nineteen studies (786 patients, 1,048 tumors) yielded a pooled 1-year LTC of 90.5% (95% CI, 85.1%-94.1%). Multivariate meta-regression showed that smaller tumor size was significantly associated with improved LTC. Univariate analysis also identified that superior LTC was associated with a triple freeze-thaw protocols (vs double), a shorter first freeze duration, a longer final freeze duration, and ending the procedure with a thaw cycle. The incidence of adverse events (Common Terminology Criteria for Adverse Events [CTCAE] Grade ≥3) was 4.9% (95% CI, 2.9%-6.9%), with pneumothorax most common (28% of cases). CONCLUSIONS: Percutaneous cryoablation demonstrates high effectiveness for lung tumor control. Superior 1-year LTC is associated with smaller tumor size and a triple freeze-thaw protocol characterized by a short initial freeze followed by longer subsequent freezes. These findings provide a data-driven basis for standardizing cryoablation techniques.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».