Expression of estrogen receptor beta and overall survival in non-small cell lung cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer is the leading cause of cancer-related deaths among males and the second leading cause among females worldwide. Numerous studies have linked estrogen status to lung cancer outcome. However, there are studies with conflicting results about the effect of ERβ on survival of lung cancer. The aim of this meta-analysis is to evaluate the prognostic impact of estrogen receptor beta expression on survival among NSCLC patients. METHODS: We will search 15 electronic databases, including PubMed, Web of Science, EMBASE, Cochrane Library, and CNKI from inception to June 1, 2019. We will include all cohort studies comparing overall survival of NSCLC patients with high or low estrogen receptor beta expression. The database searches will be supplemented by searching through citations and references. Two reviewers will independently screen search results to identify eligible articles, complete data collection, and conduct quality assessment. All disagreements will be resolved by an independent third reviewer. Methodological quality of the included studies will be assessed using the Newcastle- Ottawa scale. Discrepancies will be resolved by consensus or by consulting a third author. Meta-analyses will be performed, and findings will be reported according to the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) and the meta-analysis of observational studies in epidemiology (MOOSE) guidelines. RESULTS: The results will be submitted to a peer-reviewed journal for publication. CONCLUSION: This review will provide a comprehensive evaluation of the evidence on the prognostic impact of ERβ expression among NSCLC patients and will help clinicians find potential treatments based on estrogen signaling.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».