FGFR3 mutation as a prognostic indicator in patients with urothelial carcinoma: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
411 Background: Mutations in the fibroblast growth factor receptor-3 (FGFR3) have been implicated in urothelial tumorigenesis. The role of FGFR3 inhibitors in urothelial carcinoma is being explored in clinical trials. Here we explore the association between FGFR3 mutations and survival in urothelial carcinoma. Methods: We conducted a systemic review of electronic databases to identify studies published 1985-2018. Studies were included if they described the associated between FGFR3 mutations and outcomes of non-muscle invasive (NMI) and muscle invasive (MI) urothelial carcinomas. We used a composite endpoint of progression-free and recurrence-free survival (PRFS). Analysis was performed in Revman software. Hazard ratios (HR) and the 95% confidence intervals (CI) were obtained and entered; and then weighted and pooled in a meta-analysis with random effect modelling. The statistical tests were two sided. Results: Twelve retrospective and prospective studies comprising a total of 2162 patients were included. Analysis was done for two groups. The first group, included 1651 patients with NMI urothelial carcinomas; 886 (53.6%) of these had FGFR3 mutation. Compared to FGFR3 wild type, FGFR3 mutation did not influence PRFS (HR = 1.01, CI = 0.79-1.29, p = 0.95); I2 42%. In the second analysis, 511 patients with NMI and MI urothelial carcinomas were evaluated; 30% (n = 151) of which had FGFR3 mutation. In this group, FGFR3 mutation was not associated with PRFS (HR = 1.46, CI = 0.45-4.71, p = 0.53); I2 90%. Conclusions: Our meta-analysis does not show an association between FGFR3 mutation status and PRFS in urothelial carcinoma. [Table: see text]
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».