Supplementary Material for: Association between PD-L1 Expression and the Prognosis and Clinicopathologic Features of Renal Cell Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The expression of programmed cell death-ligand 1 (PD-L1) and its correlation with the prognosis and clinicopathologic features of renal cell carcinoma (RCC) remain controversial to date. Concerning this issue, we had conducted a meta-analysis of relevant studies searched in the Web of Science, PubMed, EMBASE, and Cochrane Library databases. The Newcastle-Ottawa quality assessment scale was applied to assess the quality of the included studies. The hazard ratio (HR) and its corresponding 95% confidence intervals (CIs) were collected by Stata 12.0 and used for the results of overall survival (OS) and disease-free survival (DFS). A total of 1,644 patients in 8 studies were included in this meta-analysis. Results showed that PD-L1 expression significantly correlated with OS (HR = 1.98, 95% CI: 1.22–3.22, Z = 2.77, p = 0.006) and DFS (HR = 3.70, 95% CI: 2.07–6.62, Z = 4.40, p = 0.0001) in ccRCC. Subgroup analysis indicated that PD-L1 expression significantly correlated with the lymph-gland transfer ratio (HR = 2.45, 95% CI: 1.02–5.92, Z = 1.99, p = 0.05) and tumor necrosis (HR = 6.05, 95% CI: 3.78–9.67, Z = 7.51, p < 0.00001). This meta-analysis suggests that PD-L1 expression is a valuable prognostic tool for patients with ccRCC. Subgroup analyses demonstrated that it was helpful for screening patients with RCC who need anti-PD-1/PD-L1 treatment and support them to benefit from such immune-targeted therapy.
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 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 | 0,004 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,585 | 0,024 |
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 ».