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Enregistrement W4400883558 · doi:10.37766/inplasy2024.7.0087

Prognostic and clinicopathological significance of fibrinogen-to-albumin ratio (FAR) in patients with breast cancer: a meta-analysis

2024· report· en· W4400883558 sur OpenAlexaboutno aff
Zhanwei Wang, Xiaqing Shen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibrinogenMeta-analysisBreast cancerInternal medicineAlbuminMedicineOncologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

eview question / Objective Fibrinogen-toalbumin ratio (FAR) has been extensively analyzed for its significance in predicting breast cancer (BC) patient prognosis, but existing findings remain conflicting.Therefore, the present meta-analysis was conducted for identifying FAR's significance for forecasting BC prognosis. Condition being studiedWe thoroughly searched databases PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library, and CNKI till May 25, 2024.FAR's value for forecasting overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) of BC was examined through computing combined hazard ratios (HRs) as well as 95% confidence intervals (CIs). METHODSParticipant or population Breast cancer patients diagnosed pathologically.Intervention Studies reported relation of FAR with BC patient prognosis and HRs as well as 95% CIs could be accessed or computed.Comparator BC patients with normal level of FAR. Study designs to be included Cohortstudies, including prospective and retrospectivecohorts. Eligibility criteriaThe studies below were included: (1) the BC cases were enrolled as study objects; (2) studies reported relation of FAR with BC patient prognosis; (3) hazard ratios (HRs) as well as 95% confidence intervals (CIs) could be accessed or computed; and (4) a cut-off value of FAR was identify.Studies below were eliminated: (1) meeting abstracts, reviews, letters, comments, case reports; (2) animal studies; and (3) studies recruited overlapped patients.There was no limitation on publication language.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,040
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,279 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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