Frequency and Clinical Impact of KRAS Mutations in Patients with Colorectal Cancer from the Middle East
Notice bibliographique
Résumé
Background: Colorectal cancer (CRC) is a significant healthcare burden worldwide and in the Middle East (ME). KRAS mutation confers resistance to epidermal growth factor receptor (EGFR) inhibitors in the treatment of advanced CRC. Data regarding the rate of KRAS mutation from the ME are scattered and scarce. We aim to collect and review all sizable studies evaluating the frequency of KRAS mutations in CRC patients from the ME. Method: A Pubmed and Google Scholar search was conducted using keywords including KRAS, K-ras, colorectal cancer and Middle East, along with names of each ME country. Studies including over 90 patients were included in the review. Result: Eleven studies containing more than 90 patients were identified. Among all eleven studies, KRAS mutation rate ranged from 13 to 56%. Five studies reported KRAS mutation rate in M1 stage either exclusively or as part of subgroup analysis. In these studies, mutations were found in 8-45% of cases. KRAS mutations were associated with female gender, M1 stage and high CEA in 3, 2, and 1 studies respectively. Conclusion: There is a broad range of variability in KRAS mutation rate reported in different studies from the ME. This may have been due to small number of patients in the studies and lack of centralized testing for KRAS mutations. Larger and more coordinated studies from the ME population are required to ascertain the accuracy of KRAS mutation rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».