Circulating MicroRNAs as Potential Diagnostic Biomarkers for Cervical Intraepithelial Neoplasia and early Cervical Cancer : A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Review question / Objective: Cervical cancer is the predominant form of malignancy affecting the female reproductive system, with cervical intraepithelial neoplasia (CIN) serving as its precursor lesion, capable of advancing to invasive cervical cancer (CC).Despite limited investigations examining circulating microRNAs (miRNAs) as potential diagnostic biomarkers for CIN and early-CC, the results have been conflicting.In light of these discrepancies, this metaanalysis was undertaken to assess the diagnostic accuracy of miRNAs for CIN and early-CC, and identify possible sources of heterogeneity across studies.Eligibility criteria: The inclusion criteria were as follows: (1) studies must be relevant to the diagnostic performance of circulating miRNAs for CIN or CC diagnosis; (2) the case group must consist of patients who were diagnosed using clinically recognized diagnostic criteria; and (3) the frequencies of false positive (FP), true positive (TP), false negative (FN), and true negative (TN) could be extracted directly or indirectly from the studies.By contrast, studies meeting any of the following exclusion criteria were excluded: (1) cell, animal, or microbiological trials; (2) non-case-control studies; and (3) reviews, meta-analyses, or conference abstracts.INPLASY registration number: This protocol was registered with the International Platform of Registered Systematic Review and Meta-Analysis Protocols (INPLASY) on 17 April 2023 and was last u p d a t e d o n 1 7 A p r i l 2 0 2 3 ( r e g i s t r a t i o n n u m b e r INPLASY202340053).
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».