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 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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».