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Enregistrement W3206009833 · doi:10.1155/2021/3456629

Systemic Inflammatory Markers for Predicting Overall Survival in Patients with Osteosarcoma: A Systematic Review and Meta‐Analysis

2021· review· en· W3206009833 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaotong Song, Hao Zhang, Fanxing Yin, Panpan Guo, Xiaocheng Yang, Jinzhu Liu, Yanshuo Han, Zhaozhou Ren

Notice bibliographique

RevueMediators of Inflammation · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioCochrane LibraryMeta-analysisOsteosarcomaOncologyLymphocytePopulationConfidence intervalGastroenterologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Inflammatory markers are associated with tumor genesis and progression, but their prognostic significance in osteosarcoma remains unclear. Therefore, we discussed the prognostic value of related inflammatory markers in osteosarcoma through a meta‐analysis and systematic review. These inflammatory markers include C‐reactive protein (CRP), neutrophil to lymphocyte ratio (NLR), lymphocyte to monocyte ratio (LMR), platelet to lymphocyte ratio (PLR), and Glasgow prognostic score (GPS). Methods. The Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang, Chinese Scientific Journals (VIP), PubMed, Embase, and Cochrane libraries were searched. The design of meta‐analysis was made based on the PICOS (population, intervention/exposure, control, outcomes, and study design) principles, and STATA 15.1 was used to analyze the data. The Newcastle‐Ottawa scale (NOS) was used to assess the quality of included studies. Hazard ratios (HRs) for overall survival (OS) and disease‐specific survival (DPS) were extracted for the investigation of the prognostic value of inflammatory markers. Results. Twelve researches with 2162 osteosarcoma patients were included in total. The pooled results showed that elevated NLR, CRP, and GPS are all greatly related to shortening of OS among patients with osteosarcoma (HR = 1.68, P = 0.007, 95% CI: 1.15‐2.45; HR = 1.96, P = 0.002, 95% CI: 1.28‐3.00; HR = 2.54, P < 0.0001, 95% CI: 1.95‐3.31, respectively), and CRP level is significantly associated with shortening of DPS among patients with osteosarcoma (HR = 2.76, 95% CI:2.01‐3.80, P < 0.0001), additionally. However, the correlation between LMR or PLR and the prognosis of osteosarcoma is not statistically significant (HR = 0.60, 95% CI: 0.30‐1.18, P = 0.138; HR = 1.13, 95% CI: 0.85‐1.49, P = 0.405, respectively). The outcomes of subgroup analysis to NLR and CRP suggested that histology, ethnicity, metastasis, and sample size all have an impact on its prognosis of patients with osteosarcoma. Conclusion. Worsened prognosis may be related to high levels of NLR, CRP, and GPS before treatment rather than LMR or PLR, which can provide the basis for clinicians to judge the outcomes of prognosis. Trial Registration. PROSPERO ( CRD42021249954 ), https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=249954 .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,030
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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