The prognostic value of miR-126 expression in non-small-cell lung cancer: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Non-small cell lung cancer (NSCLC) is a leading cause of cancer-related death. Growing evidence from recent studies have shown indicated that microRNA-126 (miR-126) played an important role in the progression of NSCLC. However, the potential value of miR-126 expression in prognosis of NSCLC remains to be fully elucidated. Here, we carried out a meta-analysis to assess the potential prognostic value of miR-126 for NSCLC. METHODS: PubMed, Embase, the Cochrane library, Web of Science, CNKI and WanFang database, as well as the reference of included studies, were searched to recognize pertinent studies until April 30, 2017. New castle-Ottawa scale was used to evaluate the quality of studies. Pooled hazard ratio (HR) with 95% confidence interval (CI) for overall survival (OS) was extracted by using a fixed-effects or a random-effects model on the basis of heterogeneity. Publication bias was evaluated by using Begg's tests. RESULTS: We identified four eligible trials involving 666 non-small-cell lung cancer patients in this meta-analysis. The results indicated that a high level of miR-126 played a favorable role in the overall survival (HR 0.73, 95% CI 0.61-0.86, fixed-effects model). There was no bias existed in this study. CONCLUSIONS: Our study showed that high expression level of miR-126 was a promising positive factor for OS for non-small cell lung cancer patients, and miR-126 might be a potential target for non-small-cell lung cancer therapy in the future.
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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 | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,067 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».