Prognostic role of HSF1 overexpression in solid tumors: a pooled analysis of 3,159 patients
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: HSF1 is reported to be overexpressed in various solid tumors and play a pivotal role in cancer progression. A meta-analysis was conducted to assess the potential prognostic role of HSF1 in patients with solid tumors. Methods: An extensive electronic search of three databases was performed for relevant articles. The pooled hazard ratios (HRs) or odds ratios with their corresponding 95% CI were calculated with a random-effects model. Heterogeneity and publication bias analyses were also conducted. Results: A total of 3,159 patients from 10 eligible studies were included into the analysis. The results showed that positive HSF1 expression was significantly correlated with poor overall survival in all tumors (HR=2.09; 95% CI: 1.62–2.70; P <0.001). Subgroup analysis revealed that there was a significant association between HSF1 overexpression and poor prognosis in esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) (HR=1.83; 95% CI: 1.21–2.77; P =0.004), breast cancer (BC) (HR=1.52; 95% CI: 1.24–2.86; P <0.001), hepatocellular carcinoma (HR=3.02; 95% CI: 1.77–5.18; P <0.001), non-small-cell lung cancer (HR=2.19; 95% CI: 1.20–3.99; P =0.01), and pancreatic cancer (HR=2.58; 95% CI: 1.11–6.03; P =0.03) but not in osteosarcoma (HR=1.58; 95% CI: 0.47–5.35; P =0.46). In addition, HSF1 overexpression was significantly associated with some phenotypes of tumor aggressiveness including TNM stage, histological grade, lymph node metastasis, and vascular invasion. Conclusion: HSF1 overexpression may prove to be an unfavorable prognostic biomarker for solid tumor patients. Keywords: HSF1, solid tumors, prognosis, overall survival, meta-analysis
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».