Prognostic significance of oligodendrocyte transcription factor 2 expression in glioma patients: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Gliomas are the most common primary central nervous system neoplasm. Despite recent advances in the diagnosis and treatment of gliomas, patient prognosis remains dismal. Therefore, it is imperative to identify novel diagnostic biomarkers and therapeutic targets of glioma to effectively improve treatment outcomes. AIM To investigate the association between oligodendrocyte transcription factor 2 (Olig2) expression and the outcomes of glioma patients. METHODS The PubMed, Embase, Cochrane Library, and China National Knowledge Infrastructure databases were searched for studies (published up to October 2023) that investigated the relationship between Olig2 expression and prognosis of glioma patients. The quality of the studies was assessed using the Newcastle Ottawa Scale. Data analyses were performed using Stata Version 12.0 software. RESULTS A total of 1205 glioma patients from six studies were included in the meta-analysis. High Olig2 expression was associated with better outcomes in glioma patients [hazard ratio (HR): 0.81; 95% (confidence interval) CI: 0.51-1.27; P = 0.000]. Furthermore, the results of subgroup meta-analysis showed that high expression of Olig2 was associated with poor overall survival in European patients (HR: 1.34; 95%CI: 0.79-2.27) and better prognosis in Asian patients (HR: 0.43; 95%CI: 0.22-0.84). The sensitivity analysis showed that no single study had a significant effect on pooled HR, and there was also no indication of publication bias according to the Egger’s and Begger’s P value test or funnel plot test. CONCLUSION High Olig2 expression may have a positive impact on the prognosis of glioma patients, and should be investigated further as a prognostic biomarker and therapeutic target for glioma.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».