MiRNAs with prognostic significance in multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple myeloma (MM) is a clonal plasma cell malignancy associated with hypercalcemia, bone lesions, and renal failure. The prognostic significance of the mutation of miRNAs, one kind of small noncoding RNA molecules that can modulate gene expression, should be confirmed in non-Hodgkin lymphomas (NHL). This study aimed to identify the prognostic value of miRNAs in patients with MM. METHODS: A meta-analysis was performed to estimate the pooled hazard ratios and their corresponding 95% confidence intervals for the associations between levels of miRNA expression (predictive factors) and outcomes in patients with MM. We systematically searched the PubMed, Web of Science, and China National Knowledge Infrastructure databases (final search conducted January 1, 2018) to identify eligible studies. Eligible studies were included by certain inclusion and exclusion criteria, whose quality was assessed by Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: After performing the literature search and review, 10 relevant studies, including 1214 cases, were identified. The results of our meta-analysis revealed that upregulated miR-92a level and downregulated miR-16, miR-25, miR-744, miR-15a, let-7e, and miR-19b expression were associated with poor prognosis in MM. CONCLUSIONS: This study identified miRNAs could serve as potential prognostic biomarkers in MM. Given the limited research available, the clinical application of these findings has yet to be verified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».