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Enregistrement W4391608799 · doi:10.3389/fonc.2024.1333094

The prognostic value of lymph node ratio for thyroid cancer: a meta-analysis

2024· review· en· W4391608799 sur OpenAlexaboutno aff
Yue Hu, Zhiyi Wang, Lishuo Dong, Lu Zhang, Li XiuYang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Academy of Traditional Chinese MedicineChina Academy of Chinese Medical Sciences
Mots-clésPublication biasFunnel plotMeta-analysisMedicineThyroid cancerSubgroup analysisInternal medicineOncologyHazard ratioConfidence intervalLymph nodeCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The prognostic value of lymph node ratio (LNR) has been proved in several cancers. However, the potential of LNR to be a prognostic factor for thyroid cancer has not been validated so far. This article evaluated the prognostic value of LNR for thyroid cancer through a meta-analysis. Methods: A systematic search was conducted for eligible publications that study the prognostic values of LNR for thyroid cancer in the databases of PubMed, EMBASE, Cochrane, and Web of Science up until October 24, 2023. The quality of the eligible studies was evaluated by The Newcastle-Ottawa Assessment Scale of Cohort Study. The effect measure for meta-analysis was Hazard Ratio (HR). Random effect model was used to calculate the pooled HR and 95% confidence intervals. A sensitivity analysis was applied to assess the stability of the results. Subgroup analysis and a meta-regression were performed to explore the source of heterogeneity. And a funnel plot, Begg's and Egger's tests were used to evaluate publication bias. Results: A total of 15,698 patients with thyroid cancer from 24 eligible studies whose quality were relatively high were included. The pooled HR was 4.74 (95% CI:3.67-6.11; P<0.05) and a moderate heterogeneity was shown (I2 = 40.8%). The results of meta-analysis were stable according to the sensitivity analysis. Similar outcome were shown in subgroup analysis that higher LNR was associated with poorer disease-free survival (DFS). Results from meta-regression indicated that a combination of 5 factors including country, treatment, type of thyroid cancer, year and whether studies control factors in design or analysis were the origin of heterogeneity. Conclusion: Higher LNR was correlated to poorer disease free survival in thyroid cancer. LNR could be a potential prognostic indicator for thyroid cancer. More effort should be made to assess the potential of LNR to be included in the risk stratification systems for thyroid cancer. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?RecordID=477135, identifier CRD42023477135.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,066
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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