[Prognostic Value of STMN1 Expression in Non-small Cell Lung Cancer: A Meta-analysis].
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer is one of the malignant tumors with the highest morbidity and mortality rates worldwide, seriously threatening human health. Non-small cell lung cancer (NSCLC) accounts for more than 85% of all lung cancer cases. STMN1 is a microtubule depolymerizing protein widely present in the cytoplasm and its expression level is associated with the prognosis of NSCLC patients. Through meta-analysis, this study aimed to investigate the predictive value of the expression level of STMN1 for the prognosis of lung cancer and screen for tumor markers with high sensitivity and specificity to optimize the whole-process management of lung cancer patients. METHODS: The PubMed, The Cochrane Library, Embase, WanFang and CNKI databases were searched from the inception to Sep 6, 2024 for relevant literature. The quality of included studies was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score. The hazard ratio (HR) with 95%CI was combined to assess the relationship between STMN1 expression and prognostic factors. The prognostic indicators included the overall survival (OS) and disease-free survival (DFS). All statistical analysis was conducted by the STATA 17.0 software. RESULTS: A total of 5 high-quality studies (NOS score≥6 points) involving 754 patients were enrolled. The pooled results demonstrated that overexpression of STMN1 was significantly related to worse OS (HR=2.28, 95%CI: 1.79-2.91, P<0.001) and DFS (HR=2.14, 95%CI: 1.45-3.17, P<0.001). Overexpression of STMN1 was a risk factor for poor prognosis of NSCLC patients. CONCLUSIONS: Overexpression of STMN1 is a poor prognostic factor in NSCLC patients. STMN1 may serve as a prognostic biomarker for NSCLC patients. However, more researches are still needed to verify the above findings.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,064 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».