Effect of Obesity on Perioperative Outcomes Following Lung Cancer Surgery: Protocol for a Meta-Analysis and Systematic Review (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Surgical resection is the primary curative treatment for early-stage lung cancer—the leading global cause of cancer mortality, responsible for nearly 1 in 5 cancer deaths in 2022. Obesity is a global health concern that may influence surgical outcomes; yet, its impact on perioperative outcomes following lung cancer surgery remains controversial. OBJECTIVE This protocol outlines a meta-analysis and systematic review to evaluate the association between obesity and perioperative outcomes in patients who underwent a lung cancer resection. METHODS Observational studies related to patients with lung cancer who underwent surgical resection were searched in 5 English and 3 Chinese literature databases: PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, MEDLINE, Chinese National Knowledge Infrastructure, Wanfang, and the Chinese Biomedical Database. The search period for these 8 electronic databases was from inception to 2025. The PROSPERO database and the International Platform of Registered Systematic Review and Meta-Analysis Protocols (INPLASY) database were also searched. Qualified studies were screened and selected by 2 authors independently. The literature obtained were imported into NoteExpress to screen the titles and abstracts. After reading the full text of the remaining studies, the final number of studies were determined. Two reviewers independently extracted data from the included studies by using a predesigned data extraction tool. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the quality of the research. The primary outcome of this study was to evaluate the postoperative mortality in people living with obesity undergoing lung cancer surgical procedures. The secondary outcomes were the postoperative complications, average length of stay, blood loss during the operation, and operation time in people living with obesity undergoing lung cancer surgical procedures. For dichotomous data, we plan to present results as risk ratios with 95% CIs. For continuous data, we will use mean difference with 95% CIs. The Review Manager software (version 5.4) will be used for the meta-analysis and statistical analysis. Sensitivity analysis and Egger test will be performed with Stata software (version 16.0). RESULTS The results are not yet accessible because this is a protocol for a systematic review and meta-analysis. The protocol is registered in PROSPERO under the registration number CRD42025648330. By August 26, 2025, we completed the literature search of the 8 databases and completed the selection and extraction of data. CONCLUSIONS This study will synthesize existing evidence to clarify whether obesity is a risk factor for adverse outcomes or if it confers a protective effect, as suggested by the obesity paradox. These findings will guide clinical decision-making and improve perioperative care for obese people with lung cancer. CLINICALTRIAL PROSPERO CRD42025648330; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42025648330 INTERNATIONAL REGISTERED REPORT PRR1-10.2196/76315
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
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 | 0,056 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,006 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».