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Enregistrement W2122767687 · doi:10.7314/apjcp.2015.16.1.327

Prognostic Significance of p53 in Gastric Cancer: a Meta-Analysis

2015· review· en· W2122767687 sur OpenAlexaboutno aff
Mustafa Yıldırım, Vildan Kaya, Özlem Demirpençe, Şeyda Gündüz, Hakan Bozcuk

Notice bibliographique

RevueAsian Pacific Journal of Cancer Prevention · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunohistochemistryHazard ratioInternal medicineCancerMeta-analysisOncologyDiseaseSurvival analysisGastroenterologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gastric cancer is one of the frequently seen cancers in the world and it is the second most common reason for death due to cancer. The prognostic role of expression of p53 detected by immunohistochemistry in gastric cancer remains controversial. This meta-analysis aimed to explore any association between overexpression and survival outcomes. MATERIALS AND METHODS: We systematically searched for studies investigating the relationships between expression of p53 detected by immunohistochemistry and prognosis of gastric cancer patients. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. After careful review, survival data were extracted from eligible studies. A meta-analysis was performed to generate combined hazard ratios for overall survival and disease-free survival. RESULTS: A total of 4.330 patients from 21 studies were included in the analysis. Our results showed tissue p53 overexpression in patients with gastric cancer to be associated with poor prognosis in terms of overall survival (HR, 1.610; 95% CI, 1.394 -5.235; p: <0.001). Pooled hazard ratio for disease free survival showed that p53 positivity or negativity were not statitistically significant (HR, 1.219; 95%CI, 0.782-1.899; p:0.382). CONCLUSIONS: The present meta-analysis indicated overexpression of p53 detected by immunohistochemistry to be associated with a poor prognosis in patients with gastric cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,033
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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