Prognostic and clinicopathological significance of MLKL expression in cancer patients: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MLKL is the most important executor of necroptosis pathway. Recent studies have demonstrated that MLKL could serve as a potential prognostic biomarker for cancer patients. However, most studies reported so far are limited in discrete outcome and sample size. METHODS: We systematically searched PubMed, Embase, Web of Science and CNKI to obtain all relevant articles about the prognostic value of abnormally expressed MLKL in patients with any type of tumor. Odds ratios or hazards ratios (HRs) with corresponding 95% confidence intervals (CIs) were pooled to estimate the association between MLKL expression and clinicopathological characteristics or survival of cancer patients. RESULTS: A total of 6 eligible studies with 613 cancer patients were enrolled in our meta-analysis. Our results demonstrated that decreased expression level of MLKL was significantly associated with poor overall survival (OS) (pooled HR 0.26, 95%CI 0.17-0.40, high/low) and event-free survival (EFS) (pooled HR 0.45, 95%CI 0.23-0.87, high/low) in cancer patients. Furthermore, subgroup analysis divided by type of cancer, sample size, follow-up time and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score showed consistent prognostic value. In addition, our analysis revealed that decreased expression level of MLKL was significantly associated with advanced tumor stage, more lymph node metastasis and older age. CONCLUSIONS: In conclusion, our meta-analysis suggested that decreased MLKL expression might be a convinced unfavorable prognostic factor that could help the clinical decision-making process.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,039 |
| 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 ».