<em>GSTM1 </em>polymorphism is related to risks of nasopharyngeal cancer and laryngeal cancer: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accumulating data have reported that GSTM1 polymorphism may be related to nasopharyngeal cancer (NPC) and laryngeal cancer (LC). This meta-analysis was performed to investigate the relationship between GSTM1 polymorphism and risks of NPC and LC. Methods: Pubmed, Embase, and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) databases were searched for potential articles. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were used to evaluate the relationship of GSTM1 polymorphism with the risks of NPC and LC. I 2 >50% or P <0.05 indicates significant heterogeneity. When heterogeneity existed, the random-effects model was used to pool data, otherwise, the fixed-effects model was adopted. Publication bias was detected by Begg’s funnel plot and Egger’s regression. Quality of each study was evaluated by Newcastle-Ottawa Scale. Results: Thirty-two eligible articles were included. Pooled outcome suggested the significant relationship of GSTM1 null genotype with increased risk of LC (OR =1.28, 95% CI =1.05–1.54). Compared with hospital-based (HB) population, GSTM1 null genotype was also related to increased risk of LC (OR =1.38, 95% CI =1.06–1.80). Positive relationship of GSTM1 null genotype with enhanced risk of NPC was observed (OR =1.43, 95% CI =1.26–1.63). A similar trend was also observed in the subgroup analysis by source of control (population-based [PB]: OR =1.39, 95% CI =1.18–1.63; HB: OR =1.52, 95% CI =1.22–1.89). Conclusion: GSTM1 null genotype is related to increased risk of NPC and LC. Keywords: GSTM1 , polymorphism, NPC, LC
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».