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Enregistrement W4362468667 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.6324

Programmed Cell Death Ligand 1 Expression on Immune Cells and Survival in Patients With Nonmetastatic Head and Neck Cancer

2023· review· en· W4362468667 sur OpenAlexaboutno aff
Tomáš Blažek, Marek Petráš, Lukáš Knybel, Jakub Cvek, Renata Soumarová

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioOncologyHead and neck squamous-cell carcinomaCohortInternal medicineCohort studyHead and neck cancerImmune systemCancerImmunologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The failure or success of radical treatment in patients with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) is associated with many known and unknown factors; hence, there is a search for further prognostic markers to help optimize therapeutic strategy and improve treatment outcomes. Objective: To assess the association of programmed cell death ligand 1 (PD-L1) expression on immune or tumor cells, including its composite expression on both cell types, with overall survival (OS) or specific survival. Data Sources: MEDLINE, Embase, PQSciTech, and HCAPlus databases were systematically searched for cohort studies focused on the prognostic role of PD-L1 expression in patients with HNSCC in curative stages of the disease. Search results generated publications from January 1, 2010, to January 6, 2023. Study Selection: Of 3825 publications identified, a total of 17 cohort studies in the English language met inclusion criteria of this systematic review and meta-analysis. Eligible studies reported adjusted hazard ratios (aHRs) with 95% CIs for the association of PD-L1 expression levels with OS and arbitrary specific survival. Data Extraction and Synthesis: Data from studies were extracted independently by 2 researchers strictly adhering to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses reporting guidelines and recommendations. The risk of bias was assessed using the Quality in Prognosis Studies tool and Newcastle-Ottawa Scale. Pooled effect estimates were obtained using a random-effect or fixed-effect model based on homogeneity of studies. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was to investigate whether there was an association between PD-L1 expression on immune or tumor cells and OS. Results: In 17 cohort studies of the association of PD-L1 expression with survival in 3190 patients with HNSCC, high PD-L1 expression on immune cells was associated with a favorable OS (pooled aHR, 0.39; 95% CI, 0.25-0.59). There was no association between composite PD-L1 expression on immune and tumor cells and OS (pooled aHR, 0.79; 95% CI, 0.55-1.14) or between PD-L1 expressed only on tumor cells and OS (pooled aHR, 1.22; 95% CI, 0.87-1.70). A high level of PD-L1 expression on immune cells was associated with favorable specific survival (pooled aHR, 0.52; 95% CI, 0.38-0.72). There were no interactions between tumor location or type of primary treatment (ie, surgery vs radiotherapy or radiochemotherapy) and the association between PD-L1 expression and OS. Conclusions and Relevance: This study's findings suggest that PD-L1 expression on immune cells may serve as a new prognostic biomarker in patients with HNSCC. However, future studies may be warranted to verify this potential role given the limited number of studies on this topic conducted and published to date.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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