MicroRNA expression as a prognostic biomarker of tongue squamous cell carcinoma (TSCC): a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent studies have indicated that microRNA (miRNA) expression in tumour tissues has prognostic significance in Tongue squamous cell carcinoma (TSCC) patients. This study explored the possible prognostic value of miRNAs for TSCC based on published research. METHODS: A comprehensive literature search of multiple databases was conducted according to predefined eligibility criteria. Data were extracted from the included studies by two researchers, and HR results were determined based on Kaplan‒Meier curves according to the Tierney method. The Newcastle‒Ottawa Scale (NOS) and GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) pro-GDT were applied to assess the quality of all studies. Publication bias was estimated by funnel plot, Egger's rank correlation test and sensitivity analysis. RESULTS: Eleven studies (891patients) were included, of which 6 reported up-regulated miRNAs and 7 mentioned down-regulated miRNAs. The pooled hazard ratio (HR) from the prognostic indicator overall survival (OS) was 1.34 (1.25-1.44), p < 0.00001, indicating a significant difference in miRNA expression between TSCC patients with better or worse prognosis. CONCLUSION: MiRNAs may have high prognostic value and could be used as prognostic biomarkers of TSCC.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| 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 ».