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Enregistrement W2896397428 · doi:10.2147/cmar.s174143

Long noncoding RNA ROR as a novel biomarker for progress and prognosis outcome in human cancer: a meta-analysis in the Asian population

2018· article· en· W2896397428 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCancer Management and Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCochrane LibraryOncologyInternal medicineOdds ratioHazard ratioMeta-analysisPopulationConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Long intergenic non-protein coding RNA, a regulator of reprogramming (ROR), has been found to play an oncogene role in various human malignant tumors. This meta-analysis aimed to synthesize available data to verify the association between clinical prognosis value and ROR expression level. Materials and methods: We performed a systematic search by using PubMed (Medline), Embase, Cochrane Library, ScienceDirect, Springer, and ISI Web of Knowledge from inception to November 15, 2017. Eleven studies with 903 patients were included in this meta-analysis according to the exclusion and inclusion criteria, and the quality of the publications was assessed by using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled odds ratios (OR) and hazard ratios (HR) with 95% CI were used to describe the effect. Results: The results showed that overexpression of ROR is positively associated with lymph node metastasis (OR=4.472, 95% CI: 3.212–6.225, Z=8.87, P =0.000), tumor invasion depth (OR=9.93, 95% CI: 5.33–18.47, Z=7.24, P <0.001), TNM stage (III/IV vs I/II, OR=2.96, 95% CI: 2.18–4.02, Z=6.95, P <0.001), distant metastasis (OR=3.142, 95% CI: 2.187–4.513, Z=6.20, P <0.001) respectively. Additionally, high expression of ROR was significantly correlated with unfavorable disease-free survival (DFS) (HR=2.74, 95% CI: 1.65–3.82, Z=4.93, P =0.000) and overall survival (OS) (HR=2.09, 95% CI: 1.64–2.54, Z=9.07, P <0.001). Subgroup analysis demonstrated that neither cancer type (digestive or respiratory system) nor sample size (more or less than 100) did not alter the prognostic value of ROR. Furthermore, we performed publication bias and sensitivity analysis in order to examine the stability of meta-analysis of ROR along with OS, which showed that the shape of the funnel plot was nearly symmetrical and the resulting pattern was not significantly influenced while disconnecting each suitable study. Conclusion: In accordance with these results, we suggested that the overexpression of long noncoding RNA ROR could act as a novel biomarker for predicting poor prognosis in different human cancers. Keywords: long noncoding RNA, regulator of reprogramming, ROR, prognosis, cancers, meta-analysis

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle