Prognostic value of human leukocyte antigen G expression in solid tumors: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Identification of modulators of the immune response with inhibitory properties that could be susceptible for therapeutic intervention is a key goal in cancer research. An example is the human leukocyte antigen G (HLA-G), a nonclassical major histocompatibility complex (MHC) class I molecule, involved in cancer progression. Methods: In this article we performed a systematic review and meta-analysis on the association between HLA-G expression and outcome in solid tumors. This study was performed in accordance with PRISMA guidelines and registered in PROSPERO. Results: A total of 25 studies met the inclusion criteria. These studies comprised data from 4871 patients reporting overall survival (OS), and 961 patients, reporting disease free survival (DFS). HLA-G expression was associated with worse OS (HR 2.09, 95% CI = 1.67 to 2.63; P < .001), that was higher in gastric (HR = 3.40; 95% CI = 1.64 to 7.03), pancreatic (HR = 1.72; 95% CI = 0.79 to 3.74) and colorectal (HR = 1.55; 95% CI = 1.16 to 2.07) cancer. No significant differences were observed between the most commonly utilized antibody (4H84) and other methods of detection. HLA-G expression was associated with DFS which approached but did not meet statistical significance. Discussion: In summary, we describe the first meta-analysis associating HLA-G expression and worse survival in a variety of solid tumors. Systematic Review Registration: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/, identifier CRD42022311973.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».