Interleukin-6 as a Risk and Prognostic Biomarker in Gastric Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Gastric cancer (GC) is one of the leading causes of cancer-related mortality worldwide. Interleukin-6 (IL-6) has been implicated in its pathogenesis and progression, but its role as a prognostic biomarker remains controversial. Objective: To evaluate the association between serum IL-6 levels and the risk or prognosis in patients with GC through a systematic review (SR) and meta-analysis. Methods: A SR was conducted in PubMed, Scopus, EMBASE, and Web of Science. Inclusion criteria were studies in adults that assessed the risk or prognostic capacity of IL-6 in GC, with quantifiable association measures such as hazard ratio (HR) or relative risk (RR). Studies focusing on specific populations or lacking survival data were excluded. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A meta-analysis using a DerSimonian and Laird random-effects model was performed. Results: Four studies (two case-control and two retrospective cohort studies) involving a total of 1,007 patients were included. The meta-analysis of cohort studies showed a significant association between elevated IL-6 levels and poorer prognosis (combined HR = 1.71, 95% CI: 1.21-2.43, p = 0.002). Heterogeneity was low (I² = 0%). Discussion: The results suggest that elevated serum IL-6 is associated with a worse prognosis in GC. However, variability in IL-6 cut-off points and methodological differences between studies limit the generalizability of these findings. Larger, prospective, and standardized studies are needed to validate IL-6's role as a prognostic biomarker in GC and to establish clinically relevant cut-off points.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».