A systematic review and meta-analysis to evaluate blood levels of interleukin-6 in lung cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The exact mechanism responsible for inflammation in malignancy is not completely understood, but it is possible that interleukin-6 (IL-6) plays a major role in triggering and maintaining an inflammatory response. Aim: To conduct a systematic review and meta-analysis of the levels of IL-6 in the serum/plasma of lung cancer (LC) patients. Material and methods: The researchers searched four databases up to September 11, 2022, to find studies that reported on IL-6 levels in LC patients compared to healthy controls (HCs). They calculated effect sizes using standardized mean difference (SMD) with a 95% confidence interval (CI). To evaluate the quality of each study, they used the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). They performed subgroup analysis, sensitivity analysis, meta-regression analysis, heterogeneity analyses, trial sequential analysis, and publication bias with the trim-and-fill method. Results: = 98%), indicating that LC patients had significantly higher levels of IL-6 in their serum/plasma than HCs. Conclusions: The study found that the publication year and quality score of the studies were positively associated with the level of IL-6, while the sample size was inversely related. The research suggests that measuring IL-6 levels in the blood could be useful for detecting and monitoring LC as it appears to be a reliable biomarker.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,007 | 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) | 0,004 | 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 ».