Diagnostic accuracy of circulating miR-126 for malignant pleural mesothelioma: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Circulating microRNAs are novel diagnostic markers for various types of cancer. Several studies have investigated the diagnostic accuracy of circulating miR-126 for malignant pleural mesothelioma (MPM), but the results varied. Therefore, we performed a systematic review and meta-analysis to investigate the diagnostic value of circulating miR-126 for MPM. METHODS: The PubMed database was searched to identify potentially eligible studies published before October 2020. The studies investigating the diagnostic value of circulating miR-126 for MPM were included in a systematic review and meta-analysis. A bivariate model was used to pool eligible studies' sensitivity and specificity. The revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies (QUADAS-2) was used to assess eligible studies' quality. RESULTS: Four studies with 156 MPM patients and 459 controls were included in this systematic review and meta-analysis. The pooled diagnostic sensitivity and specificity of circulating miR-126 for MPM were 0.71 and 0.69, respectively. A high risk of bias was observed in the domains of patient selection, index test, and flow and timing. CONCLUSIONS: Circulating miR-126 has limited value for diagnosing MPM. Considering that the available studies have a high risk of bias, further rigorous studies are needed to assess the diagnostic value of circulating miR-126 for MPM.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».