Long non-coding RNA XIST expression as a prognostic factor in human cancers: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
A large number of literature has shown that high expression of X inactive-specific transcript (XIST) is associated with poor prognosis and metastasis of cancer in patients. However, most of this literature is limited by the small sample sizes and discrete outcomes. Therefore, a meta-analysis was performed to investigate the relation between XIST expression and tumor node metastasis (TNM) stage, lymph node metastasis, distant metastasis, and overall survival of cancer patients. We searched for literature in PubMed, Embase, and Web of Science. The pooled hazard ratios (HRs) or odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated to evaluate the association of XIST expression with prognosis and clinicopathological characteristics of cancer patients. Finally, a total of 14 articles involving 1123 patients were included in this meta-analysis. The results suggested that high expression of XIST has a significant relationship with a relatively poor overall survival for patients with malignant tumors (HR 1.82; 95% CI 1.32, 2.52; P = 0.0003). Moreover, high expression of XIST was significantly associated with poor TNM stage (OR 3.64; 95% CI 2.62, 5.07; P < 0.0001), lymph node metastasis (OR 2.39; 95% CI 1.65, 3.46; P < 0.0001) and distant metastasis (OR 2.84; 95% CI 1.90, 4.23; P < 0.0001). In conclusion, high expression of lncRNA XIST may be a predictive factor of poor prognosis in human cancers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».