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Enregistrement W4402019400 · doi:10.3389/fonc.2024.1366975

Changes in the gut microbiota of esophageal carcinoma patients based on 16S rRNA gene sequencing: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4402019400 sur OpenAlexaboutno aff
Li Zhang, Delin Li, Yongsheng Zhang, Wenqi Hu, Haoyue Lv, Xiaodong Zhang, Hong Yu Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShandong First Medical UniversityNatural Science Foundation of Shandong Province
Mots-clésMeta-analysisPublication biasFunnel plotMedicineCochrane LibraryInternal medicineInclusion and exclusion criteriaEsophageal cancerStudy heterogeneityMicrobiomeMEDLINEGastroenterologyOncologyBioinformaticsCancerPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background This study conducts a systematic review through meta-analysis, comparing the composition and diversity of the gut microbiome in patients with esophageal cancer and healthy individuals, and explores the relationship between risk factors and related factors of esophageal cancer. Methods According to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), we comprehensively searched the databases of PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library. In addition, we applied the R programming language version 4.0.3 and Stata 15.1 software for data analysis. We also implemented the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), funnel plot analysis, Egger’s test, and Begg’s test to assess the risk of bias. Results In this study, a total of 328 studies were identified through the literature search. Among them, 117 duplicate studies were removed, and 202 studies were excluded based on inclusion and exclusion criteria. Finally, 9 studies were included in the analysis, involving a total of 216 patients with esophageal carcinoma and 352 healthy controls. Four studies provided Chao1 index for quantitative consolidation (ES = 637.41, 95% CI: 549.16 to 725.66, p = 0.000, I2 = 98.2%). Two studies [27, 29] reported ACE index (ES = 438.89, 95% CI: 362.42 to 515.35, p = 0.000, I2 = 97%). Seven studies [26,27,29,30,32] reported the Shannon index for quantitative consolidation (ES = 4.38, 95% CI: 3.95 to 4.81, p = 0.000, I2 = 99%). At the phylum level, the abundance of Bacteroidetes(ES = 37.8, 95% CI: 25.75 to 49.85, p = 0.000, I2 = 87.2%) and Proteobacteria(ES = 7.48, 95% CI: 5.02 to 8.85, p = 0.04, I2 = 2.4%) have statistical difference between ESCC and HC. There was no significant difference between ESCC and HC in the abundance of genera(p>0.05). Conclusions This observational meta-analysis revealed that changes in the GM were correlated with esophageal carcinoma, and variations in some advantageous GM might involve regional differences. Additionally, the study aims to facilitate early diagnosis of esophageal cancer and improve screening and diagnostic efficiency.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,034
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,290 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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