The Relationship Between Tumor Budding and Clinical Pathological Characteristics of Cervical Cancer and Its Prognostic Significance:A Meta Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore the relationship between tumor budding and clinical pathological characteristics and prognosis of cervical cancer; Methods: By searching Pubmed, Embase, Cochren, CNKI and CBM databases, the research studies on the relationship between tumor budding and prognosis or clinic-pathological characteristics of cervical cancer were included. The quality of researches included was evaluated according the Castle Ottawa Scale (NOS) and statistically analyzed by Stata 12.0. Result: A total of 10 studies were included, including 11 cohorts. Including 2017 patients, the NOS score of these studies is more than 6 points. Tumor budding is related to age and tumor size of cervical cancer. In part of pathological characteristics, squamous cell carcinoma, higher stage, lymph node metastasis, distant metastasis, high WHO grade, deep interstitial invasion, Lymphatic vessel vascular space invasion, nerve invasion and para uterine invasion are more likely to occur tumor budding, occurrence of tumor sprouting in C-type cervical adenocarcinoma is higher than that in A/B type; In univariate analysis, there was a significant correlation between cervical cancer tumor sprouting and disease-free survival in patients (RR=6.511,P=0.000), in multivariate analysis, there was also a significant correlation between those (HR=3.358,P=0.001); Subgroup analysis of univariate analysis showed that Asian (RR=1.879, P=0.000), sample size ≤ 300 (RR=1.875, P=0.000), inclusion of squamous cell carcinoma (RR=1.884, P=0.000), staging criteria (FIGO and TNM), and tumor staging (I-II and mixed staging) all had an impact on DFS.Conclusion: The clinical application of tumor budding as a prognostic factor of cervical cancer can be considered.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».