在臨床證據等級金字塔裡面, 等級最高的就是綜合回顧(systematic review)及統合分析(meta-analysis), 而且神奇的點是一般要登上高分期刊需要大量的金錢, 人力去進行收案, 然而統合分析不用, 只需要使用電腦以及統計軟體, 即完成寫作, 而且寫得好的話, 甚至有機會登上JAMA oncology 這種頂級雜誌, 可謂窮人版的大規模臨床研究XDDDD
統合分析強調搜尋的資料庫要夠多, 一般來說至少要包含三本柱, Pubmed, Cochrane, Embase. 很多人還會再加上CINAHL, 這篇論文就是使用這四個資料庫, 不過很多文章只有使用前三個
統合分析作為實證醫學的重要部分, 在收案條件會採用所謂的PICO結構, 這篇論文也不例外
收案條件如下:
1. oligometastatic cancer (轉移顆數<=5, 且都是顱外病兆)
2. multi-arm 或者是 single arm prospective clinical trial
3. 在treatment arm的病人都接受SABR (<=8Fr, >=5Gy/Fr)
4. 有收集這篇文章定義的primary outcome(grade 3-5 acute/late side effect), 或者是 secondary outcome (1 yr-OS, 1 yr-PFS, 1 yr-LC)
結果總共收集21篇論文, 共收案943個病人, 共1290個寡轉移病兆, 其中攝護腺癌(22.9%), 結直腸癌(16.6%), 乳癌(13.1%), 肺癌(12.8%); 用SABR治療的部位有bone and /or spine(44.8%), lung(29.2%), liver(13.1%),以及淋巴結(12.2%)
作者把詳細的表格整理在文章內, 既然是統合分析, 如果有興趣的讀者當然可以去原始論文看, 閱讀統合分析的好處, 就是像在讀參考書一樣, 人家都幫你整理好惹, 讀這一篇等於讀21篇啊!
作者在這篇文章裡面選用所謂的random effect model, 在統合分析的世界裡面, 要把統計量, 比如說副作用發生比例, Hazard ratio, relative risk....等統計量統合起來會有兩種方法, 一種是所謂的fix effect model, 另外一種是所謂的random effect model, 其差別在於fix effect model必須要非常確定所研究的因子產生的效應在不同研究裡面都是固定的, 基本上大部分的統合分析無法確定這件事情, 所以都會採用所謂的random effect model來做統合分析, 這篇文章也不例外!
結果發現:
acute grade 3-5 side effect: 1.2%(95% CI, 0%-3.8%; I^2 = 50%)
late grade 3-5 toxic effect: 1.7% (95% CI, 0.2%-4.6%; I^2 = 54%)
1-year local control was 94.7% (95% CI, 88.6%-98.6%; ; I^2 = 90%)
文章裡面試來有列出其他endpoint, 不過身為一位放射腫瘤科醫師, 最關心的就是三件事, 急性副作用, 慢性副作用, 跟局部控制, 一般來說副作用grade 3 以上, 就需要住院做處理, 從上面的結果看起來比例非常低, 可以接受, 另外就是, 一年局部控制率超過九成, 治療效果真的非常好, 不過可惜的是I^2 都不低, 代表研究間的異質性大, 因此在結果解讀上要小心!
再來就是文獻評讀的部分, 以及使用funnel plot 來看是否有publication bias, 文獻評讀每篇統合分析都會有, 主要是看文章品質, 不過沒有一定標準, 每個人評讀的結果都會不同, 再來是出版偏誤(publication bias), 這篇統合分析起來沒有出版偏誤
結論, 立體定位放射治療針對寡轉移(oligometastatic)癌症是有效治療, 不過還需要更多臨床試驗來驗證XD(統合分析的結論很喜歡講這句話....)
references:
1. Lehrer EJ, Singh R, Wang M, et al. Safety and Survival Rates Associated With Ablative Stereotactic Radiotherapy for Patients With Oligometastatic Cancer: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Oncol. 2021;7(1):92–106. doi:10.1001/jamaoncol.2020.6146
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