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Enregistrement W2284737423 · doi:10.3747/co.23.2669

Expression and Clinical Significance of Insulin-Like Growth Factor 1 in Lung Cancer Tissues and Perioperative Circulation from Patients with Non-Small-Cell Lung Cancer

2016· article· en· W2284737423 sur OpenAlexvenueno aff
Shengling Fu, Hongbo Tang, Yongde Liao, Qian Xu, Chengxia Liu, Yu Deng, Junshuai Wang, Xiangning Fu

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGrowth Hormone and Insulin-like Growth Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerPerioperativeLungClinical significanceInsulin-like growth factorGrowth factorInternal medicinePathologyOncologyCancer researchSurgeryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We explored the role of insulin-like growth factor 1 (igf-1) in the development of lung cancer. METHODS: We used immunohistochemistry to measure the expression of igf-1 and igf-1 receptor (igf-1r) in specimens of tissue and perioperative circulation from 80 patients with primary non-small-cell lung cancer (nsclc) and from 45 patients with benign pulmonary lesions (bpls). Correlations of those measurements with clinicopathologic characteristics and clinical follow-up were analyzed. Circulating igf-1 was measured before and after surgery in all patients. RESULTS: Compared with bpl specimens, nsclc specimens showed overexpression of igf-1and igf-1r (p < 0.001). The expression levels of igf-1 and igf-1r were significantly associated with advanced-stage disease (p = 0.034 and 0.029 respectively) and lymph node metastasis (p = 0.012 and 0.017 respectively), and expression of igf-1 correlated with tumour differentiation and tumour diameter (p = 0.011 and 0.021 respectively). Specimens positive for igf-1 or igf-1r were significantly correlated with shorter patient survival (p = 0.0012 and 0.0016 respectively). After surgery, circulating igf-1 was significantly elevated in patients with bpl (p = 0.0346) and significantly lower in patients with nsclc (p = 0.0030), especially in those with advanced-stage disease, a larger tumour size, regional lymphoid node metastasis, or lesser differentiation (p = 0.0092, 0.0051, 0.0131, and p < 0.001 respectively). CONCLUSIONS: In nsclc, igf-1 and igf-1r are upregulated, and expression of those factors is correlated with tumour progression and prognosis in nsclc patients. Radical resection of nsclc can directly influence the serum concentration of igf-1. Autocrine/paracrine igf-1 might be playing an important role in the development of lung 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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