Strategies for managing EMA/CO resistant in gestational trophoblastic neoplasia a systematic review and meta analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis evaluate the efficacy and safety of salvage regimens in managing EMA/CO-resistant GTN, providing evidence to inform optimal treatment strategies. METHODS: A literature search was conducted in PubMed, ScienceDirect, Cochrane Library, Google Scholar, and Wiley Online Library until December 27, 2024. Studies on EMA/CO chemoresistance in gestational trophoblastic neoplasia (GTN) were included, and alternative regimens and surgical interventions were also considered. Exclusion applied to non-human studies and those unrelated to EMA/CO chemoresistance. Data extraction and quality assessment followed PRISMA, Cochrane ROB-2, and the Newcastle-Ottawa Scale. A meta-analysis was performed using a random-effects model, with heterogeneity (I²) and publication bias assessed. The study was registered with PROSPERO (CRD42024574582). RESULTS: Eight studies met the inclusion criteria, encompassing patients predominantly with advanced-stage (FIGO III-IV) and high-risk GTN. EMA/EP and EP/EMA were the most frequently evaluated salvage regimens, with a pooled complete remission rate of 78.7% (95% CI: 67.4–88.1%) across 84 patients. No significant heterogeneity (I² = 27.05%) or publication bias was detected. Alternative regimens, including BEP, FAEV, and TP/TE, demonstrated favourable remission rates in small cohorts but lacked generalizability. Neutropenia (68%), thrombocytopenia (41%), and anaemia (30%) were the most commonly reported toxicities with EP/EMA. Safety data for other regimens were limited. CONCLUSION: EMA/EP and EP/EMA remain the most effective and well-studied salvage regimens for EMA/CO-resistant GTN, demonstrating high remission rates with manageable toxicity. While alternative regimens such as BEP, FAEV, and TP/TE show encouraging results, their limited evidence base precludes definitive comparison. Further prospective studies are needed to establish optimal salvage strategies and refine toxicity management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».