The global progress and quality assessment of research on the association between circulating tumor DNA and clinical prognosis: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Circulating tumor DNA (ctDNA) has shown potential as a prognostic biomarker in patients with solid tumors. This study aimed to systematically summarize the global application of ctDNA in the prognostic management of solid tumor patients and to evaluate the quality of the current studies. Methods: PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, Scopus, and clinical trials.gov databases were searched to collect cohort studies on ctDNA in the prognosis of solid tumor patients from January 2016 to May 2022. The language was limited to English. Information including general information, participants and cancer characteristics, ctDNA and outcome information were extracted. The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale checklist. Results: A total of 214 studies were included in the final analysis, encompassing 21,076 patients. The number of studies has increased annually from 2016 to 2022. The most common types of solid tumors studied were colorectal cancer (27.10 %), lung cancer (20.09 %), pancreatic cancer (16.82 %), and breast cancer (14.02 %). The top three journals by number of publications had an impact factor in 2023 greater than 10. Of the studies, the median sample size was 69 (interquartile range: 41-111), 69.81 % had a sample size <100, 68.92 % had a median/mean age ≥60 years, and 74.05 % were from developed countries. Multi-center studies accounted for 40.36 %. Additionally, 29.82 % of the studies had a bias risk score ≤6. Only 16.67 % of studies on liver cancer had a bias risk score >6. The primary criteria not met by the studies included "Adequacy of follow-up of cohorts" (33.33 %), "Assessment of outcome" (32.16 %) and "Representativeness of the exposed cohort" (27.49 %). Conclusions: The prognostic value of ctDNA in patients with solid tumors is gaining increasing attention, leading to a steady rise in the number of studies. However, many studies still suffer from small sample sizes and a lack of representativeness. Furthermore, details regarding ctDNA detection methods and results reporting are often insufficiently described. There is an urgent need to improve the quality of such research.
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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 | 0,073 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».