Circulating Proteins and Metabolite Biomarkers in Gastric Cancer: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gastric cancer (GC) is often diagnosed at an advanced stage and thus patients have a poor prognosis. This implies that early detection of this cancer will improve patient prognosis and survival. This systematic review explored the association of circulating protein and metabolite biomarkers with GC development. METHODS: A literature search was conducted until November 2021 on Medline, Embase, Cochrane library, and Web of Science databases. Studies were included if they assessed circulating proteins and metabolites in blood, urine, or saliva and determined their association with GC risk. Quality of identified studies was determined using the Newcastle-Ottawa scale for cohort studies. Random and fixed effects meta-analyses were performed to calculate pooled odds ratio. RESULTS: A total of 53 studies were included. High levels of anti-Helicobacter pylORi IgG levels, pepsinogen I (PGI) <30 µg/L and serum pepsinogen I/ pepsinogen II (PGI/II) ratio<3 were positively associated with risk of developing GC (pooled odds ratio (OR): 2.70; 95% CI: 1.44-5.04, 5.96, 95% CI: 2.65-13.42 and 4.43; 95% CI: 3.04-6.47). In addition, an inverse relationship was found between ferritin, iron and transferrin levels and risk of developing GC (OR: 0.62; 95% CI: 0.38-1,0.97; 95% CI: 0.94-1 and 0.85; 95% CI: 0.76-0.94). However, there was no association between levels of glucose, cholesterol, vitamin C, vitamin B12, vitamin A, α-Carotene, β-Carotene, α-Tocopherol, γ-Tocopherol, and GC risk. CONCLUSION: The pooled analysis demonstrated that high levels of anti-Helicobacter pylORi IgG, PGI<30µg/L and serum PGI/II ratio <3 and low levels of ferritin, iron and transferrin were associated with risk of GC.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».