Prognostic value of Livin in surgical specimen and biopsy in patients with osteosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have shown that various apoptotic related factors were closely related to osteosarcoma (OS), and the correlation between apoptotic inhibitory protein Livin and OS has also been confirmed. Despite of the abundant surveys focusing on the effects of Livin positive expression on overall survival and metastasis of OS, the results were remained obscure. Methods: A meta-analysis was conducted to explore the relationship of Livin expression in prognosis of OS. We searched CBM, Chinese VIP database, Wanfang database, CNKI, Springer, ISI Web of Knowledge, the Cochrane library, Embase and NCBI PubMed from the establishment to November 17, 2018 for the full retrieval of Livin positive expression and OS prognosis. We used Newcastle-Ottawa Scale (NOS) to evaluate the quality of enrolled studies. Results: There were 10 studies involving 439 OS patients analyzed in this research. The results of meta-analysis revealed the meaningful association between positive expression of Livin and OS metastasis (OR =8.62, 95% CI: 4.08–18.21, P<0.0001), low 3-year survival rate with the pooled OR was 5.82 (95% CI: 3.34–10.13, P<0.0001). No significant publication bias or heterogeneity or were found in this meta-analysis. Conclusions: The results of the present study indicated that Livin expression was related to OS low 3-year survival rate and metastasis, which suggested that Livin may be a potential biomarker indicating poor prognosis of OS.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».