系统检索与文献筛选
收集所有符合条件的随机对照试验,评估GLP-1受体激动剂和SGLT2抑制剂相关妇科肿瘤风险。
系统检索PubMed、Embase等数据库,由两名独立评审员筛选,通过PRISMA流程共纳入84篇文章(91项RCT)。
The gynecologic tumor risk related to GLP-1 receptor agonists and SGLT2 inhibitors use: a network meta-analysis of 91 randomized controlled trials
系统检索和网络荟萃分析,包含91项RCT,使用频率学和贝叶斯模型,进行亚组、敏感性及偏倚评估,但缺乏前瞻性原始实验验证。
91项随机对照试验的汇总数据(包含女性参与者)
纳入试验的随机对照设计 女性亚组数据 药物剂量分类(如替西帕肽低剂量5mg,高剂量15mg) 妇科肿瘤事件的定义 主要结局为妇科肿瘤发生率
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
收集所有符合条件的随机对照试验,评估GLP-1受体激动剂和SGLT2抑制剂相关妇科肿瘤风险。
系统检索PubMed、Embase等数据库,由两名独立评审员筛选,通过PRISMA流程共纳入84篇文章(91项RCT)。
提取试验特征和结局数据,并评估研究质量。
提取参与者特征、干预方案、结局数据等,并使用Cochrane偏倚风险工具进行评估。
通过网络荟萃分析比较不同药物和剂量对妇科肿瘤风险的影响,并评估稳健性。
使用随机效应模型进行频率学NMA,并进行贝叶斯敏感性分析,评估一致性和发表偏倚。
探索不同部位妇科肿瘤的风险差异。
按肿瘤部位(如子宫内、宫颈、卵巢等)进行亚组分析,并进一步区分子宫肿瘤和子宫内膜肿瘤。
验证主要结果的稳健性。
使用贝叶斯NMA模型进行敏感性分析,并评估出版偏倚和一致性。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 统计分析 | MetaInsight | NIHR | 4.0.2 |
| R | -- | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 文献检索策略 | 检索数据库、截止日期、关键词 阅读提示:Methods部分:Database search strategy和eTable 2 |
| 纳入排除标准 | 研究类型、参与者、干预、对照、结局 阅读提示:Methods部分:Eligibility Criteria |
| 数据提取 | 提取的数据项、独立审查 阅读提示:Methods部分:Data extraction and management |
| 统计分析方法 | 效应量、模型选择、连续性校正、敏感性分析 阅读提示:Methods部分:Statistical analysis和Sensitivity analyses |
| 结局定义 | 妇科肿瘤的定义、纳入的肿瘤类型 阅读提示:Methods部分:Outcome measures |