The role of molecular genetics in the clinical management of sporadic medullary thyroid carcinoma: A systematic review
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The significant variation in the clinical behaviour of sporadic medullary thyroid carcinoma (sMTC) causes uncertainty when planning the management of these patients. Several tumour genetic and epigenetic markers have been described, but their clinical usefulness remains unclear. The aim of this review was to evaluate the evidence for the use of molecular genetic and epigenetic profiles in the risk stratification and management of sMTC. METHODS: MEDLINE and Embase databases were searched using the MeSH terms "medullary carcinoma", "epigenetics", "molecular genetics", "microRNAs"; and free text terms "medullary carcinoma", "sporadic medullary thyroid cancer", "sMTC", "RET", "RAS" and "miR". Articles containing less than ten subjects, not focussing on sMTC, or not reporting clinical outcomes were excluded. Risk of bias was assessed using a modified version of the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Twenty-three studies met the inclusion criteria, and key findings were summarized in themes according to the genetic and epigenetic markers studied. There is good evidence that somatic RET mutations predict higher rates of lymph node metastasis and persistent disease, and worse survival. There are also several good quality studies demonstrating associations between certain epigenetic markers such as tumour miR-183 and miR-375 expression and higher rates of lymph node and distant metastasis, and worse survival. CONCLUSIONS: There is a growing body of evidence that tumour genetic and epigenetic profiles can be used to risk stratify patients with sMTC. Further research should focus on the clinical applicability of these findings by investigating the possibility of tailoring management to an individual's tumour mutation profile.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle