Prognostic and clinicopathological significance of DEPTOR expression in cancer patients: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: DEP domain containing mammalian target of rapamycin (mTOR)-interacting protein (DEPTOR), a recently discovered endogenous inhibitor of mTOR, has been found to be abnormally expressed in various tumors. Recent studies have demonstrated that DEPTOR could serve as a potential prognostic biomarker in several kinds of cancer. However, the prognostic value of DEPTOR is still controversial so far. PATIENTS AND METHODS: PubMed, Embase and Web of Science were systematically searched to obtain all relevant articles about the prognostic value of DEPTOR in cancer patients. ORs or HRs with corresponding 95% CIs were pooled to estimate the association between DEP-TOR expression and the clinicopathological characteristics or survival of cancer patients. RESULTS: A total of nine eligible studies with 974 cancer patients were included in our meta-analysis. Our results demonstrated that the expression of DEPTOR was not associated with the overall survival (OS) (pooled HR=0.795, 95% CI=0.252-2.509) and event-free survival (EFS) (pooled HR=1.244, 95% CI=0.543-2.848) in cancer patients. Furthermore, subgroup analysis divided by sample size, type of cancer, Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score and evaluation of DEPTOR expression showed identical prognostic value. In addition, our analysis also revealed that there was no significant association between expression level of DEPTOR and clinicopathological characteristics, such as tumor stage, lymph node metastasis, differentiation grade and gender. CONCLUSION: Our meta-analysis suggested that despite the fact that DEPTOR could be overexpressed or downregulated in cancer patients, it might not be a potential marker to predict the prognosis of cancer patients.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».