Baseline serum Mac-2 binding protein glycosylation isomer as a predictor of hepatocellular carcinoma in chronic hepatitis B patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: A minimally invasive tool to promptly predict hepatocellular carcinoma (HCC) in chronic hepatitis B (CHB) is currently needed. In this study, we aimed via a meta-analysis to identify the serum Mac-2 binding protein glycosylation isomer (M2BPGi) as a novel glycoprotein-based liver fibrosis marker for predicting HCC in CHB patients. Methods: We conducted a systematic search on PubMed, Scopus, ProQuest, Wiley Online Library, and CINAHL Plus (via EBSCOhost). The articles were screened based on several eligibility criteria and were further assessed for study qualities using the Newcastle-Ottawa Scale. The outcomes were presented as standard mean difference (SMD), hazard ratio (HR), and predictive accuracy parameters of a baseline cutoff index (COI) for serum M2BPGi. Results: Fourteen studies involving 5918 CHB patients were included in this systematic review and meta-analysis. Baseline COI serum M2BPGi was significantly higher in CHB patients who developed HCC than in those who did not (SMD 1.32, 95% confidence interval [CI] 0.91-1.72). A significant HCC risk prediction was also observed (multivariate HR 1.18, 95%CI 1.05-1.32). Baseline COI serum M2BPGi could predict HCC with a pooled sensitivity of 74% (95%CI 50-89%), specificity of 80% (95%CI 65-90%), and area under the summary receiver operating characteristic curve of 0.84 (95%CI 0.81-0.87). Conclusion: High baseline COI serum M2BPGi may predict the development of HCC in CHB patients with moderate-to-high accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».