Метаанализ прогностического значения отношения лимфоцитов к моноцитам (LMR) при неметастатическом почечно-клеточном раке. (LMR)

Будет проведен систематический обзор литературы с использованием метода «Пациент, вмешательство, сравнение и результат» (PICO) с целью ответа на следующий клинический вопрос: «Является ли предварительное лечение при соотношении лимфоцитов к моноцитам (LMR) прогностическим фактором при не- метастатическая почечно-клеточная карцинома? "

Все анализы будут основаны на ранее опубликованных исследованиях. По этой причине согласие пациента и этическое одобрение не требуются.

Будет проведен исчерпывающий поиск в PubMed, Science Direct и Кокрановской базе данных систематических обзоров для подходящих исследований, в которых изучалась прогностическая роль LMR у пациентов с локализованными опухолями почки, перенесших частичную или радикальную нефрэктомию с января 1965 года по июль 2019 года. Поисковые термины будут включать: «соотношение моноцитов-лимфоцитов», «рак почки», «прогноз».

Будут включены когортные исследования или обсервационные исследования, пациенты с локализованными опухолями почки, перенесшие частичную или радикальную нефрэктомию, с гистопатологически подтвержденными новообразованиями, имевшие доступ к полному тексту и без языковых ограничений.

Включение:

Любое обсервационное исследование (перекрестное, случай-контроль, продольное с перекрестными данными) будет включено.

Будут включены пациенты с локализованными опухолями почки, перенесшие частичную или радикальную нефрэктомию, с гистопатологически подтвержденными новообразованиями, имевшие доступ к полному тексту и без языковых ограничений.

Исключение: обзоры, отчеты о клинических случаях, тезисы конференций, письма, исследования на животных или клетках.

Соответствующие статьи будут определены в двух экземплярах двумя независимыми рецензентами, сначала проверив заголовки и аннотации, а затем полный текст на соответствие критериям включения и исключения. Любые разногласия будут разрешаться на основе консенсуса с третьим рецензентом, имеющим опыт лечения рака почки.

В исследованиях отражали отношение рисков (ОР) и соответствующие 95% доверительные интервалы (ДИ), в которых определяли общую выживаемость (ОВ), онкоспецифическую выживаемость (ОНС), безрецидивную выживаемость (БРВ), безрецидивную выживаемость (БСР). ) и выживаемость без прогрессирования (PFP).

Информация будет извлечена для первого автора, года публикации, географического местоположения, дизайна исследования, информации о пациенте (размер выборки, средний/средний возраст, распределение по полу, статус работоспособности), LMR, конечной точки (OS, CSS, RFS, DFS, PFS). , терапия, продолжительность наблюдения, многомерные факторы, отношение рисков (ОР) и соответствующие 95% доверительные интервалы (ДИ) или точные значения P. Если сообщалось как об одномерном, так и о многомерном HR, будет использоваться только многомерный HR.

OS определяется как интервал от даты операции в первичной опухоли до смерти. CSS определяется как интервал от даты операции при первичной опухоли до смерти при урологических опухолях. RFS определяется как интервал от даты операции в первичной опухоли до местного, регионарного или отдаленного рецидива или смерти от любой причины. DFS определяется как интервал от даты операции в первичной опухоли до местного, регионарного или отдаленного рецидива. ВБП определяется как интервал от даты операции по поводу первичной опухоли до прогрессирования заболевания (включая местный рецидив или отдаленное метастазирование) или смерти.

Шкала Ньюкасла-Оттавы (NOS) будет использоваться для оценки качества исследований. За каждое исследование может быть выставлено максимум 9 баллов в категориях: отбор пациентов, сопоставимость групп исследования и оценка результатов. Мы будем определять высококачественные исследования с баллами >7.

При наличии необходимых данных будет проведен анализ подгрупп для изучения потенциальных источников неоднородности в зависимости от страны, типа анализа, типа опухоли, размера выборки и порогового значения.

Статистическое исследование:

Данные будут объединены с использованием моделей случайных эффектов. Кокрановская статистика χ² (Кокрановская Q) и тест I² будут использоваться для анализа неоднородности.

Перед расчетом объединенных результатов для всех испытаний будет оцениваться статистическая неоднородность с использованием статистики I² и значения p, которые оценивают уместность объединения результатов отдельных исследований. Значение I² дало оценку степени дисперсии между исследованиями из-за неоднородности, а не случайности. Значения I² 25%, 50% и 75% соответствовали низкому, среднему и высокому уровням неоднородности соответственно. Если р > 0,05, то неоднородность будет незначительной. Таким образом, для расчета лесных участков будет использоваться модель с фиксированным эффектом. Однако если p < 0,05, неоднородность будет считаться существенной. Затем использовались модели со случайными эффектами.

Предвзятость публикации будет графически исследоваться с помощью графика воронки, а тест Дюваля и Твиди «обрезать и заполнить» будет использоваться для исправления возможной предвзятости публикации.

Статистическую значимость определяли как р менее 0,05.

Статистика будет сделана с использованием R 3.5.0 (R Core Team, 2018 г.) и мета (v4.1-5; Шварцер, Гвидо, 2019).