Analysis of PD-L1 Expression in Breast Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis in Asian Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to investigate the level of PD-L1 protein expression in patients with BCs who were of Asian descent. METHODS: Three databases were conducted on this article up to August 10th, 2022. The reference lists of the publications were examined for further studies, and in cases of duplicates, a study with a larger sample size was added. In survival analysis, the hazard ratio (HR) was applied to the circumstances characterized by the frequency of occurrences, and for the clinicopathological characteristic, the best-adjusted odds ratio (OR) with a 95% confidence interval (CI) was employed. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was utilized to evaluate selection criteria, comparison, and exposure to establish the quality of the technique in the under-consideration studies. The Z test determined the association analysis of OS, DFS, and clinicopathological characteristics with PD-L1 expression. RESULT: All eight trials for OS and six for DFS were considered, with 4.111 and 3.071 participants, respectively. Overexpression of PD-L1 was linked to a reduced OS compared to individuals with undetectable expression (HR= 1.58, 95% CI 1.04-2.40; P=0.03). We analyzed clinicopathological features, and it elevated in individuals with histological grade III (OR=2.39, 95% CI 1.26-4.54; P=0.008) and positive node (OR=0.68, 95% CI 0.48-0.97; P<0.05). CONCLUSION: Overexpression of PD-L1 was associated with a shorter OS in BCs patients. High PDL1 was higher in persons with nodal positivity and histological grade III.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».