Metaanaliza wartości prognostycznej stosunku limfocytów do monocytów (LMR) w raku nerkowokomórkowym bez przerzutów. (LMR)

Systematyczny przegląd piśmiennictwa zostanie przeprowadzony przy użyciu metody Pacjenta, Interwencji, Porównania i Wyniku (PICO), w celu odpowiedzi na następujące pytanie kliniczne: „Czy wstępne leczenie przy stosunku limfocytów do monocytów (LMR) jest czynnikiem prognostycznym w nie- przerzutowy rak nerki? "

Wszystkie analizy będą oparte na wcześniej opublikowanych badaniach. Z tego powodu zgoda pacjenta i aprobata etyczna nie będą wymagane.

Wyczerpujące wyszukiwanie zostanie przeprowadzone w PubMed, Science Direct i Cochrane Database of Systematic Reviews kwalifikujących się badań, w których zbadano prognostyczną rolę LMR u pacjentów z zlokalizowanymi guzami nerek, którzy przeszli częściową lub radykalną nefrektomię od stycznia 1965 r. do lipca 2019 r. Wyszukiwane terminy będą obejmować: „stosunek limfocytów monocytów”, „rak nerki”, „rokowanie”.

Uwzględnione zostaną badania kohortowe lub obserwacyjne pacjentów ze zlokalizowanymi guzami nerek, którzy przeszli częściową lub radykalną nefrektomię, z histopatologicznie potwierdzonymi nowotworami, którzy mieli dostęp do pełnego tekstu i bez ograniczeń językowych.

Włączenie:

Uwzględnione zostaną wszelkie badania obserwacyjne (przekrojowe, kliniczno-kontrolne, podłużne z danymi przekrojowymi).

Pacjenci z zlokalizowanymi guzami nerek, którzy przeszli częściową lub radykalną nefrektomię, z potwierdzonymi histopatologicznie nowotworami, którzy mieli dostęp do pełnego tekstu i bez ograniczeń językowych, zostaną uwzględnieni.

Wykluczenie: recenzje, opisy przypadków, streszczenia konferencji, listy, badania na zwierzętach lub komórkach.

Odpowiednie artykuły zostaną zidentyfikowane w dwóch egzemplarzach przez dwóch niezależnych recenzentów, najpierw sprawdzając tytuły i streszczenia, a następnie pełny tekst pod kątem kryteriów włączenia i wyłączenia. Wszelkie spory będą rozstrzygane w drodze konsensusu z trzecim recenzentem doświadczonym w leczeniu raka nerki.

Badania odzwierciedlały współczynnik ryzyka (HR) i odpowiadające mu 95% przedziały ufności (CI), w których całkowity czas przeżycia (OS), specyficzny dla raka czas przeżycia (CSS), czas wolny od nawrotu choroby (RFS), czas wolny od choroby (DFS) ) i przeżycie wolne od progresji choroby (PFP).

Zostaną wyodrębnione informacje dotyczące pierwszego autora, roku publikacji, lokalizacji geograficznej, projektu badania, informacji o pacjencie (wielkość próby, średni/mediana wieku, rozkład płci, stan sprawności), LMR, punkt końcowy (OS, CSS, RFS, DFS, PFS) , terapia, czas trwania obserwacji, czynniki wielowymiarowe, współczynnik ryzyka (HR) i odpowiadające im 95% przedziały ufności (CI) lub dokładne wartości P. Jeśli zgłoszono zarówno HR jednowymiarowe, jak i HR wielowymiarowe, użyte zostanie tylko HR wielowymiarowe.

OS definiuje się jako czas od daty operacji guza pierwotnego do zgonu. CSS definiuje się jako czas od daty operacji guza pierwotnego do zgonu w przypadku guzów urologicznych. RFS definiuje się jako czas od daty operacji guza pierwotnego do miejscowej, regionalnej lub odległej wznowy lub zgonu z dowolnej przyczyny. DFS definiuje się jako czas od daty operacji guza pierwotnego do wznowy miejscowej, regionalnej lub odległej. PFS definiuje się jako czas od daty operacji guza pierwotnego do progresji choroby (w tym wznowy miejscowej lub przerzutów odległych) lub zgonu.

Do oceny jakości badań wykorzystana zostanie Skala Newcastle-Ottawa (NOS). Za każde badanie można przyznać maksymalnie 9 punktów w kategoriach: dobór pacjentów, porównywalność grup badawczych, ocena wyników. Zdefiniujemy badania wysokiej jakości z punktacją >7.

Jeśli dostępne są niezbędne dane, zostaną przeprowadzone analizy podgrup w celu zbadania potencjalnych źródeł heterogeniczności w zależności od kraju, rodzaju analizy, rodzaju guza, wielkości próby i wartości odcięcia.

badanie statystyczne:

Dane zostaną połączone przy użyciu modeli efektów losowych. Statystyka Cochrane χ² (Cochrane Q) oraz test I² zostaną wykorzystane do analizy heterogeniczności.

Przed obliczeniem połączonych wyników dla wszystkich badań, heterogeniczność statystyczna zostanie oceniona przy użyciu statystyki I² i wartości p, które oceniają stosowność łączenia wyników poszczególnych badań. Wartość I² dostarczyła oszacowania wielkości wariancji między badaniami z powodu heterogeniczności, a nie przypadku. Wartości I² wynoszące 25%, 50% i 75% odpowiadały odpowiednio niskiemu, umiarkowanemu i wysokiemu poziomowi heterogeniczności. Jeśli p > 0,05, heterogeniczność nie będzie znaczna. W związku z tym do obliczenia działek leśnych zostanie wykorzystany model z efektem stałym. Jeśli jednak p < 0,05, heterogeniczność zostanie uznana za istotną. Następnie wykorzystano modele efektów losowych.

Odchylenie publikacji zostanie zbadane graficznie za pomocą wykresu lejkowego, a test „przytnij i wypełnij” Duvala i Tweedie zostanie wykorzystany do skorygowania możliwego błędu publikacji.

Istotność statystyczną zdefiniowano jako p mniejsze niż 0,05.

Statystyki zostaną wykonane przy użyciu wersji R 3.5.0 (R Core Team, 2018) i meta (v4.1-5; Schwarzer, Guido, 2019).