Shorter telomere length as a prognostic marker for survival and recurrence in breast cancer: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Telomere length is a potential prognostic biomarker in breast cancer, but its clinical utility remains uncertain due to inconsistent findings across the literature. This systematic review and meta-analysis aims to evaluate the association between telomere length and breast cancer survival outcomes, including overall survival (OS), disease-specific survival (DSS), disease-free survival (DFS), and recurrence-free survival (RFS). Methods: A systematic search of ten sources, including databases and publishers (JSTOR, Nature, ProQuest, PubMed, Sage Journals, ScienceDirect, Science, Scopus, Springer, and Wiley) was conducted to identify studies published up to December 31, 2023. Studies reporting associations between telomere length and survival outcomes in breast cancer patients were included. Hazard ratios (HRs) and odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CI) were extracted or calculated. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale, and publication bias was evaluated using funnel plots, Egger’s, and Begg’s tests. Results: Nine studies involving 3,145 breast cancer patients were included. Shorter telomere length was significantly associated with increased recurrence risk (DFS/RFS) (pooled HR: 1.97; 95% CI: 1.04–3.74, P = 0.039), indicating a nearly twofold increase in risk. Trends toward worse OS (pooled HR: 1.60; 95% CI: 0.90–2.86, P = 0.110) and DSS (pooled HR: 1.09; 95% CI: 0.80–1.49, P = 0.565) were observed, but did not reach statistical significance. Additionally, shorter telomere length was significantly associated with premenopausal status (pooled OR: 1.34; 95% CI: 1.06–1.70, P = 0.01). Discussion: Shorter telomere length is associated with an increased risk of recurrence in breast cancer, highlighting its potential as a prognostic biomarker. However, further research is needed to standardize telomere length measurement methodologies and validate these findings across diverse populations and breast cancer subtypes.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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 ».