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Enregistrement W4321597851 · doi:10.3390/diagnostics13050843

Systemic Immune-Inflammation Index and Mortality in Testicular Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4321597851 sur OpenAlexaboutno aff
Farley E. Salazar-Valdivia, Valeria A. Valdez-Cornejo, Juan R. Ulloque‐Badaracco, Enrique A. Hernández-Bustamante, Esteban A. Alarcón‐Braga, Melany D. Mosquera-Rojas, Diana P. Garrido-Matta, Percy Herrera‐Añazco, Vicente A. Benítes-Zapata, Adrían V. Hernández

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioMeta-analysisInternal medicineOncologyCancerObservational studySystemic inflammationInflammationConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The systemic immune-inflammation index (SIII) is a marker studied in multiple types of urologic cancer. This systematic review evaluates the association between SIII values with overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) in testicular cancer. We searched observational studies in five databases. The quantitative synthesis was performed using a random-effects model. The risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). The only measure of the effect was the hazard ratio (HR). A sensitivity analysis was performed according to the risk of bias in the studies. There were 833 participants in a total of 6 cohorts. We found that high SIII values were associated with worse OS (HR = 3.28; 95% CI 1.3–8.9; p < 0.001; I2 = 78) and PFS (HR = 3.9; 95% CI 2.53–6.02; p < 0.001; I2 = 0). No indication of small study effects was found in the association between SIII values and OS (p = 0.5301). High SIII values were associated with worse OS and PFS. However, further primary studies are suggested to enhance the effect of this marker in different outcomes of testicular cancer patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,018
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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