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Enregistrement W4220736594 · doi:10.3389/fonc.2022.782439

Circular RNAs are Potential Prognostic Markers of Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: Findings of a Meta-Analysis Study

2022· review· en· W4220736594 sur OpenAlexaboutno aff
Moumita Nath, Dibakar Roy, Yashmin Choudhury

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCircular RNAs in diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead and neck squamous-cell carcinomaMeta-analysisMedicineInternal medicineHazard ratioOncologyPublication biasUnivariate analysisConfidence intervalFunnel plotMultivariate analysisCochrane LibraryHead and neck cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Several studies have reported the role of circRNAs in the pathogenesis, diagnosis and prognosis of different cancers. This meta-analysis study aimed to evaluate the potential of using circRNAs as prognostic biomarkers of head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). Methods 816 relevant articles were retrieved from PubMed and Science Direct databases, out of which 17 met the inclusion criteria. These 17 studies were assessed for quality by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) system, and 9 high quality studies (NOS>7) were included in the meta-analysis. Cochran Q test and the I square ( I 2) metric were calculated to detect potential heterogeneity among studies. Sensitivity analysis was performed to validate the credibility of outcomes, and publication bias was determined using Begg’s funnel plot and Egger’s test. Hazard ratio (HR) and 95% Confidence Intervals (CIs) were used to evaluate overall survival (OS) of HNSCC patients by univariate and multivariate analyses. Results The dysregulated levels of 9 circRNAs (circPVT1, circCORO1C, circ_0000199, circCUX1, circPARD3, circMYC, circ_0102272, circ_0092125 and circ_00072387) were inversely related to OS of HNSCC patients [upregulated circRNA (univariate analysis: HR = 3.40, 95% CI: 2.66-4.36, p < 0.0001, I 2 = 0%; multivariate analysis: HR = 3.33, 95% CI: 2.54-4.38, p < 0.0001, I 2 = 0%), downregulated circRNA (univariate analysis: HR = 2.83, 95% CI: 1.73-4.65, p < 0.0001, I 2 = 57.8%; multivariate analysis: HR = 2.35, 95% CI: 1.42-3.89, p = 0.0009, I 2 = 0%)]. The individual HR for these 9 circRNAs indicated inverse relation to OS, validating the overall HR. The dyregulated levels of these circRNAs were also associated with poor clinicopathological outcomes such as primary tumor size, lymph node metastasis, distant metastasis and poor tumor (T), nodes (N), metastases (M); i.e TNM staging, and six of these circRNAs regulated diverse micro RNAs, revealing their role in tumorigenesis and cancer progression. Conclusion Nine different circRNAs dysregulated in HNSCC tumors may serve as potential prognostic markers of HNSCC. These markers are associated with reduced OS and poor clinicopathological outcomes of HNSCC patients. They are also involved in the pathogenesis and progression of HNSCC through diverse mechanisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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