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Enregistrement W4403315336 · doi:10.3389/fonc.2024.1417630

Microvascular invasion is associated with poor prognosis in renal cell carcinoma: a retrospective cohort study and meta-analysis

2024· review· en· W4403315336 sur OpenAlexaboutno aff
Jinbin Xu, Yiyuan Tan, Shuntian Gao, Wei‐Jen Lee, Yuedian Ye, Gengguo Deng, Zhansen Huang, Xiaoming Li, Li Jiang, Samun Cheong, Jinming Di

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouthern Medical UniversitySun Yat-sen UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRenal cell carcinomaMedicineRetrospective cohort studyOncologyInternal medicineCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background This retrospective cohort study and meta-analysis aims to explore the association between microvascular invasion (MVI) and clinicopathologiccal features, as well as survival outcomes of patients with renal cell carcinoma (RCC). Material and methods The retrospective cohort study included 30 RCC patients with positive MVI and another 75 patients with negative MVI as controls. Clinicopathological features and follow-up data were compiled. The meta-analysis conducted searches on PubMed, Cochrane Library, Web of Science, Embase, and WanFang Data from the beginning to 30 September 2023, for comparative studies relevant to MVI patients. The Newcastle-Ottawa Scale and Egger Test were used to assess the risk of biases and certainty of evidence in the included studies. Results The cohort study showed that MVI was associated with advanced primary tumor stage, high pathological grades, high tumor size, high clinical symptoms and lymph node invasion (P <0.05). Kaplan-Meier analyses demonstrated MVI was associated with worse CSS rates when compared to MVI negative group (P <0.05). However, in the multivariate analysis it was not presented as an independent predictor of cancer survival mortality (P >0.05). The meta-analysis part included 11 cohort studies. The results confirmed that patients with MVI positive had worse 12 and 60 mo CSS rates (HR12mo = 0.86, 95%CI 0.80–0.92; HR60mo = 0.63, 95% CI 0.55–0.72; P < 0.00001). Moreover, the meta-analysis also confirmed that MVI group was associated with higher rate of advanced tumor stage, pathological grades, tumor size diameter, higher rate of clinical symptoms and lymph node invasion (P <0.05). Conclusions The presence of MVI in renal cell carcinoma patients is linked to poorer survival outcomes and worse clinicopathological features. In spite of this, it does not seem to be an independent predictor for cancer survival mortality in renal cell carcinoma. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42023470640 , identifier CRD42023470640.

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)0,011
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,030
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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