Prognostic and clinicopathological role of RACK1 for cancer patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background The receptor for activated C kinase 1 (RACK1) expression is associated with clinicopathological characteristics and the prognosis of various cancers; however, the conclusions are controversial. As a result, this study aimed to explore the clinicopathological and prognostic values of RACK1 expression in patients with cancer. Methodology PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library, and Scopus were comprehensively explored from their inception to April 20, 2023, for selecting studies on the clinicopathological and prognostic role of RACK1 in patients with cancer that met the criteria for inclusion in this review. Pooled hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) were used to assess the prognosis-predictive value of RACK1 expression, while pooled odds ratios (ORs) and 95% CIs were used to evaluate the correlation between RACK1 expression and the clinicopathological characteristics of patients with cancer. The quality of the included studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Results Twenty-two studies (13 on prognosis and 20 on clinicopathological characteristics) were included in this systematic review and meta-analysis. The findings indicated that high RACK1 expression was significantly associated with poor overall survival (HR = 1.62; 95% CI, 1.13–2.33; P = 0.009; I 2 = 89%) and reversely correlated with disease-free survival/recurrence-free survival (HR = 1.87; 95% CI, 1.22–2.88; P = 0.004; I 2 = 0%). Furthermore, increased RACK1 expression was significantly associated with lymphatic invasion/N+ stage (OR = 1.74; 95% CI, 1.04–2.90; P = 0.04; I 2 = 79%) of tumors. Conclusions RACK1 may be a global predictive marker of poor prognosis in patients with cancer and unfavorable clinicopathological characteristics. However, further clinical studies are required to validate these findings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».