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Enregistrement W4322714842 · doi:10.3971/j.issn.1000-8578.2022.21.1513

Meta-analysis of Relationship Between Expression Level of Human Epididymis Protein 4 and Lymph Node Metastasis in Endometrial Cancer

2022· article· en· W4322714842 sur OpenAlexaboutno aff
Qinfen Zhang, CHANG Jingyao, CAI Yunlang

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpididymisEndometrial cancerLymph node metastasisMetastasisOncologyCancerInternal medicineCancer researchMedicineBiologyAndrologySperm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate systematically the correlation between the expression level of human epididymis protein 4 (HE4) and lymph node metastasis of endometrial cancer (EC). Methods Computers were used to search for the literatures about the correlation between the expression level of HE4 and lymph node metastasis of EC in PubMed, Cochrane, Web of Science, CBM, CNKI, and Wanfang Database. The search time was from the database establishment to May 2021. Articles were screened in accordance with the inclusion and exclusion criteria, and the quality of literature was evaluated by Newcastle Ottawa scale. Stata12.0 was used to perform meta-analysis, and TSA was used to evaluate the sample size. Results A total of 2736 patients with EC were included in the 25 eligible studies. The results of meta-analysis showed that the expression level of HE4 in the EC-lymph-node metastasis group was significantly higher than that in the non-metastasis group (SMD=1.58, 95%CI: 1.13-2.03), and meta-regression analysis revealed that the results were related to the average age of patients in each study. TSA analysis exhibited that the total sample size of the included studies met the requirements. Conclusion The expression level of HE4 is correlated with lymph node metastasis of EC, and this correlation may be affected by age, body mass index, and other factors. The correlation weakens with the increase in age.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,036
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,737
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,135 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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