The value of microRNA-203 as a biomarker for the prognosis of esophageal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have reported that microRNA-203 has an effect on the prognosis of with esophageal cancer (EC). However, the conclusion is remains controversial. Therefore, this study will try to explore the effect of high expression of microRNA-203 on the prognosis of EC patients. METHODS: Eligible studies were searched from Google Scholar, Embase, PubMed, Medline, Web of Science, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure, China Scientific Journal Database, Chinese BioMedical Database and Wanfang Database. Papers in English or Chinese published from their inception to November 2020 will be included without any restrictions. Stata 14.0 and Review Manager 5.3 software were used for data analysis. Hazard ratios (HRs) and its 95% confidence intervals (CIs) were used to assess the prognostic effect of microRNA-203 on overall survival (OS) and disease-free survival (DFS). Methodological quality for each eligible trial will be assessed by using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). RESULTS: This study will provide a high-quality evidence-based medical evidence of the correlations between microRNA-203 expression and OS and DFS. CONCLUSION: The findings of this meta-analysis will show the effect of high expression of microRNA-203 on the prognosis of EC patients, and may find a new prognostic marker for EC. INPLASY REGISTRATION NUMBER: INPLASY2020110022.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».