Detection of the level of micro RNA 224 in patients with hepatocellular carcinoma.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Liver cancer, predominantly hepatocellular carcinoma (HCC), is the second most deadly cancer worldwide. HCC is the most rapidly increasing cause of cancer-related mortality in the U.S. In Canada, total health care costs associated with HCV are expected to increase by 60% until they peak in 2032. Given the extremely frequent tumour recurrence even after aggressive treatment (70% after 5 years of surgical resection) and limited treatment options available for advanced-stage liver disease, including liver transplantation, a costly proposition, prevention of HCC development in patients with advanced liver fibrosis may be the most effective strategy to substantially impact patient survival. Aim of study: to detect the level of miR224 in different stages of hepatocellular carcinoma. Methods: An observational study, in Tropical Medicine Department, El-Minia University Hospital, ElMinia,-Egypt. Patients with hepatocellular carcinoma on top of HCV induced Liver cirrhosiscollected among the patients of tropical medicine department from January 2017 to January2018. Patients were divided into 3 groups according to Barcelona classification of liver cancer (BCLC) into, group 1 with BCLC A, group 2 with BCLC B, group C with BCLC C, and control group of LC without HCC, for all groups: history, examination and routine investigations, abdominal ultrasound, Multislice CT scan and miR-224 assay were done.Results: there was a significant difference between the level of miR 224 in different stages of hepatocellular carcinoma with the lowest level in BCLC A and the highest level in BCLC C with P value 0.001 indicating its role in predicting aggressiveness of hepatocellular carcinoma. Conclusion: miR-224 could serve as a good prognostic biomarker for HCC, and can be used as a marker predicting aggressiveness of HCC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».