Expression of HER-2 in surgical specimen and biopsy as a biomarker of metastasis in patients with osteosarcoma: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have evaluated the effect of human epidermal growth factor receptor 2 (HER-2) expression on the metastasis of patients with osteosarcoma (OS) while the results remain conflicting. Here we performed a systematic review and meta-analysis to determine the value of HER-2 in prognosis of OS. Methods: A comprehensive search using NCBI PubMed, the Cochrane library, Embase, ISI Web of Knowledge, Springer, China National Knowledge Internet database (CNKI), Wanfang database, Chinese VIP database and Chinese Biological Medical Database (CBM) from inception through Aug 28, 2018 was conducted to investigate HER-2 expression and OS metastasis. We evaluated the quantity of the studies using Newcastle-Ottawa quality assessment scale (NOS). Results: There were 15 studies with 652 OS patients involved. The results of meta-analysis showed that positive expression of HER-2 was associated with OS metastasis (OR =4.42; 95% CI, 2.91–6.71; P<0.0001). No significant heterogeneity or publication bias was observed among all studies. Conclusions: The results of this study suggest that HER-2 positive expression indicates OS metastasis, while it’s needed to perform more prospective studies to confirm the prognostic value of HER-2 in patients with OS.
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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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».