Prognostic value of matrix metalloproteinase-2 protein and matrix metalloproteinase-9 protein in colorectal cancer: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Matrix metalloproteinase-2 (MMP-2) and matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) are critical components of the extracellular matrix (ECM) in colorectal cancer (CRC). We aimed to evaluate the prognostic value of MMP-2 and MMP-9 in patients with CRC. METHODS: We performed a meta-analysis of cohort studies with available data on the effect of MMP-2 and MMP-9 expression on both disease-free survival (DFS) and overall survival (OS) by the risk ratios (RRs) with their 95% confidence intervals (CIs). Studies were subgrouped based on the different tissue types, including cancer tissue and normal tissue, and the subgroup effect of MMP expression in different tissues was analyzed through meta-regression. To ensure the quality and reduce the risk of bias, the Newcastle‒Ottawa Scale (NOS) was used to assess the included studies. A sensitivity analysis was randomly performed to assess the potential impact of each study on our results. RESULTS: Eighteen trials were selected (Table 1) and included a total of 3944 patients. According to our primary meta-analysis, the expression of MMP-2 was significantly associated with a decrease in OS (RR = 1.75, 95% CI = 1.34 to 2.29, P < 0.001) and DFS (RR = 2.62, 95% CI = 1.25 to 5.49, P < 0.001), and the expression of MMP-9 was not significantly associated with a decrease in OS (RR = 1.48, 95% CI = 0.97 to 2.24, P = 0.069) or DFS (RR = 1.60, 95% CI = 0.87 to 2.94, P = 0.133). According to the subgroup analysis of MMPs in different tissues, high MMP-2 expression in cancer tissue (RR = 1.90, 95% CI = 1.29 to 2.79) and normal tissue (RR = 1.59, 95% CI = 1.17 to 2.17) were significant indicators of poor OS. High MMP-2 expression in cancer tissue was significant indicator of poor DFS (RR = 2.12, 95% CI = 1.09 to 4.11). MMP-9 expression was also associated with poor OS (RR = 1.40, 95% CI = 0.85 to 2.29), but the difference in OS between the high and low expression groups was not statistically significant. CONCLUSIONS: High MMP-2 expression, especially in cancer tissue, is significantly associated with both poor DFS and poor OS in patients with CRC. High MMP-9 expression tended to indicate a poor prognosis of CRC but the correlation was not significant.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».