Circular RNA circSMARCA5 is a prognostic biomarker in patients with malignant tumor: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malignant tumor is one of the most serious diseases endangering human health. Circular RNAs play an important role in the tumorigenesis and progression of various malignant tumors. Although various studies have investigated the biological function of circular RNA circSMARCA5 in malignant tumors, the prognostic value of circSMARCA5 in malignant tumor patients has not been systematically analyzed. METHODS: Relevant studies were obtained from the PubMed and Web of Science database. The quality of the enrolled studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale quality assessment system. Survival features and clinicopathological features were assessed using pooled hazard ratios and odds ratios with 95% confidence intervals, respectively. RESULTS: Overall, 7 relevant publications were enrolled in the meta-analysis. CircSMARCA5 expression was significantly correlated with better OS (HR = 0.51, 95%CI 0.41-0.65) or DFS/RFS/PFS (HR = 0.56, 95%CI 0.43-0.73) in malignant tumors. In the pooled analyses of clinicopathological characteristics, malignant tumors with higher circSMARCA5 were better differentiated (OR = 0.41, 95%CI 0.19-0.88). CircSMARCA5 expression was correlated with less advanced TNM stage (OR = 0.33, 95%CI 0.19-0.55). Moreover, malignant tumors with higher circSMARCA5 expression have less advanced lymph node metastasis (OR = 0.26, 95%CI 0.08-0.79). CONCLUSION: These results indicated that circSMARCA5 was a promising biomarker in malignant tumors, which may potentially facilitate clinical decisions in the future.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».