Descriptive statistics of dataset from the meta-analysis and meta-regression analysis on prognostic significance of pre-treatment systemic hemato-immunological indices of cervical cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we perform a meta-analysis and meta-regression analysis for the article entitled “Prognostic value of systemic hemato-immunological indices in uterine cervical cancer: A systemic review, meta-analysis, and meta-regression of observational studies.” [1] We implemented quantitative meta-analyses and time series meta-regression analysis to determine whether systemic hemato-immunological indices, such as neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), lymphocyte-to-monocyte ratio (LMR), thrombocyte-to-lymphocyte ratio (TLR), and C-reactive protein/albumin ratio (CAR) are associated with an increased risk of cervical collision cancer. In all, 9558 patients from 22 studies were included after a systematic data search, performed comprehensively using the following databases: MEDLINE, Web of Science, Embase, and Cochrane. The meta-analysis was conducted with a random-effects model using the Review Manager software (Revman version 5.3). The overall survival (OS), disease-free survival (DFS), and progression-free survival (PFS) data were compared among each observational study. All data are expressed as hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs), and were calculated using the generic inverse of variance method. Statistical heterogeneity was quantified using Cochrane's Q statistic and Higgins I2 statistic. Subgroup analysis was performed to investigate the sources of heterogeneity. Furthermore, quality assessment of the included datasets was presented according to the Newcastle-Ottawa Scale method. Additionally, sensitivity analysis was conducted to explore the sources of heterogeneity and analyze whether the results were stable and reliable. Meta-analysis random-effect approach was used for the regression to evaluate the effect of age, presence of squamous cell carcinoma patients, and number of evaluated NLR and PLR parameters on patient survival.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».