Meta-analysis of the prognostic value of pretreatment serum ferritin in hepatobiliary and pancreas (HBP) cancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Studies have shown that serum ferritin (SF) has unfavourable prognostic value in hepatobiliary and pancreas (HBP) cancers. This meta-analysis aimed to comprehensively assess the prognostic role of pretreatment SF in patients with HBP cancers. METHODS: Eligible studies published before January 2020 were obtained through a comprehensive search in the PubMed, Web of Science, Cochrane Library and EMBASE databases. Pooled HRs and 95% CIs were then employed as effect sizes. RESULTS: Seven studies comprising 1244 patients were pooled. Elevated pretreatment SF was associated with worse overall survival (OS) (HR 1.60, 95% CI 1.36 to 1.88, p<0.001) and recurrence-free survival/progression-free survival/time to recurrence (HR 1.70, 95% CI 1.15 to 2.52, p=0.008). Significant prognostic value of elevated pretreatment SF on OS was detected in the subgroups regardless of the cancer type, race, SF cut-off value, tumour-node-metastasis stage and Newcastle-Ottawa Scale score. CONCLUSION: Elevated pretreatment SF was associated with worse survival outcome of patients with HBP cancers. As such, it may serve as a novel prognostic biomarker for HBP cancers.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».