HER3, but Not HER4, Plays an Essential Role in the Clinicopathology and Prognosis of Gastric Cancer: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Human epidermal growth factor receptor (HER) family plays an important role in gastric cancer (GC), especially HER2. Too much attention has been paid to HER2; however, the functions of HER3 and HER4 overexpression in GC are always ignored. The clinicopathological and prognostic roles of HER3 and HER4 in GC are controversial. In this study, a systematic review and meta-analysis was conducted to evaluate the use of HER3 or HER4 as a predictor of clinicopathology and survival time in GC patients. METHODS: Eligible studies were searched on PubMed, Ovid, Web of Science, and Cochrane databases through multiple search strategies. Data collection and statistical analysis were carried out by the Revman 5.3 software. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the quality of included studies. RESULTS: A total of 448 studies about HER3 overexpression and GC, and 398 studies about HER4 overexpression and GC were searched. Of these, 5 eligible studies about HER3 including 1016 GC patients and 3 eligible studies about HER4 including 793 GC patients met the inclusion criteria. The results showed that HER3 and HER4 overexpression were significantly associated with depth of tumor invasion (OR = 0.44, 95%CI 0.29-0.67, P = 0.0002 and OR = 0.50, 95%CI 0.38-0.86, P = 0.007) and lymph node metastasis (OR = 0.40, 95%CI 0.20-0.77, P = 0.007 and OR = 0.57, 95%CI 0.38-0.86, P = 0.007), and HER3 overexpression reveals a tendency of later tumor node metastases (TNM) stage (OR = 0.50, 95%CI 0.22-1.15, P = 0.10) and predicts a worse survival time (RR = 0.71, 95%CI 0.61-0.84, P<0.00001), while HER4 overexpression had no correlation with TNM stage (OR = 0.60, 95%CI 0.20-1.78) and survival time (RR = 1.09, 95%CI 0.91-1.30). CONCLUSIONS: This meta-analysis indicated that HER3 plays an essential role in the clinicopathology and prognosis of GC. However, HER4 may not be an ideal prognostic factor for GC.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».