Tumor budding in breast carcinoma: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Tumor budding is gaining importance as a prognostic factor in various carcinomas due to its association with epithelial-mesenchymal transition (EMT) and hence clinical outcome. Reporting tumor budding in breast cancer lacks homogeneity. We aim to systematically review the existing literature and conduct a meta-analysis to assess the prognostic implication of tumor budding in breast carcinoma. A systematic search was performed to identify studies that compared different prognostic variables between high- and low-grade tumor budding. Quality assessment was performed using a modified Newcastle Ottawa Scale. Dichotomous variables were pooled using the odds ratio using the Der-Simonian-Laird method. Meta-analysis was conducted to study the association between low/high-grade tumor budding and tumor grade, lymph node metastasis, lymphovascular invasion, ER, PR, HER2neu, KI67, and the molecular subtype triple-negative breast carcinoma. Thirteen studies with a total of 1763 patients were included. A moderate risk of bias was noted. The median bias scoring was 7 (6-9). High-grade tumor budding was significantly associated with lymph node metastasis (OR: 2.25, 95% CI: 1.52-3.34, P < 0.01) and lymphovascular invasion (OR: 3.14, 95% CI: 2.10-4.71, P < 0.01), and low-grade budding was significantly associated with triple-negative breast carcinoma (OR: 0.61, 95% CI: 0.39-0.95, P = 0.03)There was significant heterogeneity in the assessment and grading of tumor budding; thus, a checklist of items was identified that lacked standardization. Our meta-analysis concluded that tumor budding can act as an independent prognostic marker for breast cancer.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».