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Enregistrement W4408144025 · doi:10.1186/s13027-025-00644-4

Polyomaviruses and the risk of breast cancer: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4408144025 sur OpenAlexaboutno aff
Tahoora Mousavi, Fatemeh Shokoohy, Mahmood Moosazadeh

Notice bibliographique

RevueInfectious Agents and Cancer · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePolyomavirus and related diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisBreast cancerPublication biasChecklistConfidence intervalSystematic reviewCancerDemographyMEDLINEOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer is a major global health problem worldwide, affecting more than 2.25 million women annually. The disease is influenced by various factors, including some viruses, gender, age, and family history. This study aimed to conducting a comprehensive systematic review and meta-analysis of existing studies on the polyomaviruses in breast cancer. METHODS: This systematic review and meta-analysis aimed to provide an evidence-based analysis of the relationship between polyomaviruses and breast cancer. The global online databases were used to identify relevant studies published from 2000 to July 2024. The quality of each article was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) checklist. Data analysis was performed using STATA software, and standard errors of prevalence were calculated using the binomial distribution formula. Heterogeneity of study results was evaluated using the I-square and Q index, while publication bias was examined using the Begg's test. A random effects model was used to determine prevalence rates, and a forest plot diagram was used to present results with 95% confidence intervals. The Trim and Fill test was applied to estimate publication bias, and sensitivity analysis was performed to assess the influence of individual studies on the overall estimate. RESULTS: Nine studies met the inclusion and exclusion criteria for this analysis. In this study, the prevalence of BKV, JCV, HPyV7, KIV, WUV, SV40, and TSV in breast cancer patients was found to be 0%. By combining the results of these studies, the prevalence of PyV, MCV, and HPyV6 in breast cancer patients was 11%, 4%, and 1%, respectively. CONCLUSION: The meta-analysis presented here provides an exhaustive overview of the current literature on the prevalence of polyomaviruses in breast cancer patients. Findings indicate a potentially stronger association between PyV and breast cancer than other human polyomaviruses.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,038
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,330 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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