A limfocita-monocita arány (LMR) prognosztikai értékének metaanalízise nem áttétes vesesejtes karcinómában. (LMR)

A szakirodalom szisztematikus áttekintése a páciens, beavatkozás, összehasonlítás és eredmény módszer (PICO) segítségével történik, azzal a céllal, hogy megválaszoljuk a következő klinikai kérdést: "A limfocita/monocita arány (LMR) alatti előkezelés prognosztikai tényező-e a nem metasztatikus vesesejtes karcinóma? "

Minden elemzés korábban publikált tanulmányokon fog alapulni. Emiatt nem lesz szükség a páciens beleegyezésére és etikai jóváhagyására.

Kimerítő keresést végeznek a PubMed, a Science Direct és a Cochrane Database of Systematic Reviews programban olyan alkalmas tanulmányok után, amelyek az LMR prognosztikai szerepét tárták fel olyan lokalizált vesedaganatban szenvedő betegeknél, akiknél 1965 januárja és 2019 júliusa között részleges vagy radikális nephrectómián estek át. A keresés a következőket tartalmazza: „monocita limfocita arány”, „veserák”, „prognózis”.

Kohorszvizsgálatok vagy megfigyeléses vizsgálatok is szerepelnek majd, olyan lokalizált vese daganatos betegeknél, akik részleges vagy radikális nefrektómián estek át, kórszövettanilag igazolt daganatokkal, akik nyelvi korlátozás nélkül hozzáfértek a teljes szöveghez.

Befogadás:

Bármilyen megfigyelési vizsgálatot (keresztmetszeti, eset-kontroll, longitudinális keresztmetszeti adatokkal) figyelembe kell venni.

A részleges vagy radikális nefrektómián átesett, kórszövettanilag igazolt daganatos lokalizált vese daganatos betegek, akiknek hozzáférésük volt a teljes szöveghez, nyelvi korlátozás nélkül.

Kizárás: Recenziók, esetbeszámolók, konferencia absztraktok, levelek, állat- vagy sejttanulmányok.

A releváns cikkeket két független lektor két példányban azonosítja úgy, hogy először a címeket és az absztraktokat, majd a teljes szöveget átvizsgálja a felvételi és kizárási kritériumok alapján. Bármilyen nézeteltérést konszenzussal oldanak meg egy harmadik, a veserák kezelésében jártas szakértővel.

A vizsgálatok tükrözték a kockázati arányt (HR) és a megfelelő 95%-os konfidencia intervallumokat (CI), amelyekben a teljes túlélés (OS), a specifikus rákspecifikus túlélés (CSS), a kiújulásmentes túlélés (RFS), a betegségmentes túlélés (DFS) ) és progressziómentes túlélés (PFP).

Az adatok kinyerése az első szerzőről, a megjelenés évéről, a földrajzi helyről, a vizsgálati tervről, a betegadatokról (mintanagyság, átlag/medián életkor, nemek megoszlása, teljesítmény állapota), LMR, végpont (OS, CSS, RFS, DFS, PFS) vonatkozóan történik. , a terápia, a követés időtartama, a többváltozós tényezők, a kockázati arány (HR) és a megfelelő 95%-os konfidencia intervallumok (CI) vagy a pontos P-értékek. Ha egyváltozós HR-t és többváltozós HR-t is jelentettek, csak a többváltozós HR kerül felhasználásra.

Az OS meghatározása az elsődleges daganatban végzett műtét időpontjától a halálig eltelt idő. A CSS-t úgy definiálják, mint az elsődleges daganatban végzett műtét időpontjától az urológiai daganatok haláláig terjedő időtartamot. Az RFS az elsődleges daganatban végzett műtét időpontjától a helyi, regionális vagy távoli kiújulásig vagy bármilyen okból bekövetkező halálig eltelt idő. A DFS az elsődleges daganatban végzett műtét időpontjától a helyi, regionális vagy távoli kiújulásig eltelt idő. A PFS az elsődleges daganatban végzett műtét időpontjától a betegség progressziójáig (beleértve a lokális kiújulást vagy távoli áttétet) vagy a halálig eltelt idő.

A Newcastle-Ottawa Skála (NOS) segítségével értékelni fogják a tanulmányok minőségét. Minden vizsgálatra maximum 9 pont adható a következő kategóriákban: betegek kiválasztása, a vizsgálati csoportok összehasonlíthatósága és az eredmények értékelése. Kiváló minőségű tanulmányokat fogunk meghatározni, amelyek pontszáma >7.

Ha a szükséges adatok rendelkezésre állnak, alcsoportos elemzéseket végzünk a heterogenitás lehetséges forrásainak feltárására országonként, elemzési típusonként, daganattípusonként, mintanagyságonként és határértékenként.

Statisztikai tanulmány:

Az adatokat véletlenszerű hatásmodellek segítségével kombinálják. A Cochrane χ² (Cochrane Q) statisztikát és az I² tesztet használjuk a heterogenitás elemzésére.

Az összes vizsgálat összesített eredményeinek kiszámítása előtt a statisztikai heterogenitást az I² statisztika és a p-érték felhasználásával értékeljük, amelyek az egyes vizsgálati eredmények összevonásának megfelelőségét értékelték. Az I² érték becslést adott a tanulmányok közötti eltérés mértékére, nem pedig véletlen, hanem heterogenitás miatt. A 25%, 50% és 75% I² értékek alacsony, közepes és magas szintű heterogenitásnak feleltek meg. Ha p> 0,05, a heterogenitás nem lesz lényeges. Így fix hatású modellt fognak használni az erdőrészletek kiszámításához. Ha azonban p < 0,05, a heterogenitás lényegesnek tekinthető. Ezután véletlenszerű hatásmodelleket használtak.

A közzétételi torzítást grafikusan tárják fel a tölcsérrajzon keresztül, és Duval és Tweedie „kivágás-kitöltés” ​​tesztjét fogják használni a lehetséges publikációs torzítások kijavítására.

Statisztikai szignifikanciát úgy határoztunk meg, hogy p kisebb, mint 0,05.

A statisztika az R 3.5.0 használatával történik (R Core Team, 2018) és a meta (v4.1-5; Schwarzer, Guido, 2019) csomag.