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Enregistrement W3214810715 · doi:10.1155/2021/5440572

Prognostic Role of TIGIT Expression in Patients with Solid Tumors: A Meta-Analysis

2021· review· en· W3214810715 sur OpenAlexaboutno aff
Kunmin Xiao, Kunlin Xiao, Kexin Li, Peng Xue, Shijie Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Immunology Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTIGITMeta-analysisCancer researchOncologyInternal medicineExpression (computer science)MedicineComputer scienceImmunotherapyCancerProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. T cell immunoglobulin and ITIM domain (TIGIT) is a recently identified immunosuppressive receptor. The expression levels of TIGIT affect the prognosis of patients with solid tumors. To fully comprehend the role of TIGIT on the prognosis of patients with solid tumors, we conducted a meta-analysis. Methods. We performed an online search of PubMed, Embase, Web of Science (WOS), and MEDLINE databases for literature published till March 31, 2021. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to evaluate the quality of the literature, and Stata 16.0 and Engauge Digitizer 4.1 software were used for data analysis. Results. Our literature search identified eight papers comprising 1426 patients with solid tumors. Increased expression of TIGIT was associated with poor prognosis. High expression of TIGIT was a risk factor for overall survival (OS) { hazard ratio HR = 1.66 , 95% confidence interval (CI) [1.26, 2.20], P < 0.001 } and progression-free survival (PFS) ( HR = 1.44 , 95% CI [1.15, 1.81], P = 0.01 ). We performed subgroup analysis to explore the source of heterogeneity, colorectal cancer ( HR = 2.07 , 95% CI [0.23, 18.82], P = 0.518 ), lung cancer ( HR = 1.29 , 95% CI [0.96, 1.72], P = 0.094 ), esophageal cancer ( HR = 1.70 , 95% CI [1.20, 2.40], P = 0.003 ), and other cancers ( HR = 1.83 , 95% CI [1.25, 2.68], P = 0.002 ). In addition to cancer type, expression location, sample size, and different statistical analysis methods are also considered the possible causes of heterogeneity between studies. Funnel plots suggested no publication bias for OS ( P = 0.902 ), and Egger’s test supported this conclusion ( P = 0.537 ). Conclusion. TIGIT expression was associated with OS and PFS in patients with solid tumors. Patients with elevated TIGIT expression have a shorter OS and PFS, and TIGIT expression could be a novel biomarker for prognosis prediction and a valuable therapeutic target for solid tumors.

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)0,015
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,031
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations41
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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