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Efeito prognóstico da relação albumina-globulina pré-operatória câncer de bexiga: uma meta-análise

Oncologia
Imagem de arquivo, ilustrativa — não é do estudo. Células HeLa em cultura, em microscopia de fluorescência. NIH · domínio público · Wikimedia Commons

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaFrontiers in medicine25 ago 20260 citações

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O que aconteceu

A relação albumina-globulina pré-operatória (RPA) tem emergido como um indicador prognóstico potencial em várias neoplasias malignas. No entanto, seu valor prognóstico específico no câncer de bexiga permanece totalmente elucidado. Assim, a associação entre o pré-operatório de RCA e o prognóstico do câncer de bexiga deve ser sistematicamente avaliada por meio de uma meta-análise das evidências disponíveis. Uma busca sistemática foi realizada em todas as principais bases de dados eletrônicas (PubMed, Embase e Cochrane Library) para identificar estudos relatando o significado prognóstico da AGR no câncer de bexiga. Os resultados primários foram sobrevivência global (OS) e sobrevivência livre de progressão (PFS). As razões de risco (RCs) e os intervalos de confiança de 95% (ICs) foram agrupados para avaliar a força da associação.

O que encontraram

Foram incluídos nesta meta-análise 8 estudos envolvendo 8305 pacientes. Nossos resultados agrupados encontraram que uma baixa AGR pré-operatória foi significativamente associada com CSS ruim (HR = 1,25; IC 95%: 1,11-1,38), PFS (HR = 1,92; IC 95%: 1,35-2,50), RFS (HR = 1,36; IC 95%: 1,09-1,64), em comparação com uma alta AGR em pacientes com câncer de bexiga.

Por que isso importa

A RGA pré-operatória é um fator prognóstico confiável para o câncer de bexiga, sugerindo que poderia ser integrada à prática clínica para avaliação de risco.

Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in medicine sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.

O estudo original

Prognostic effect of the preoperative albumin-to-globulin ratio bladder cancer: a meta-analysis

Fangfang Huang, Changyun Chen, Yan Mao, Tingting Lin, Qianqian Hu

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