CT characteristics of non-small cell lung cancer with epidermal growth factor receptor mutation: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To systematically investigate the relationship between CT morphological features and the presence of epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations in non-small cell lung cancer (NSCLC). METHODS: All studies about the CT morphological features of NSCLC with EGFR mutations published between January 1, 2000 and March 15, 2015 were searched in the PubMed and EMBASE databases. Qualified studies were selected according to inclusion criteria. The frequency of EGFR mutations and CT features of ground-glass opacity (GGO) content, tumor size, cavitation, air-bronchogram, lobulation, and spiculation were extracted. The relationship between EGFR mutations and each of these CT features was tested based upon the weighted mean difference or inverse variance in the form of an odds ratio at a 95% confidence interval using Forest Plots. The publication bias was examined using Egger's test. RESULTS: A total of 13 studies, consisting of 2146 NSCLC patients, were included, and 51.12% (1097/2146) of patients had EGFR mutations. The EGFR mutations were present in NSCLC with part-solid GGO in contrast to nonsolid GGO (OR = 0.49, 95% CI = 0.25-0.96, P = 0.04). Other CT features such as tumor size, cavitation, air-bronchogram, lobulation and spiculation did not demonstrate statistically significant correlation with EGFR mutations individually (P = 0.91; 0.67; 0.12; 0.45; and 0.36, respectively). No publication bias among the selected studies was noted in this meta-analysis (Egger's tests, P > 0.05 for all). CONCLUSION: This meta-analysis demonstrated that NSCLC with CT morphological features of part-solid GGO tended to be EGFR mutated, which might provide an important clue for the correct selection of patients treated with molecular targeted therapies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle