Polyomaviruses and the risk of breast cancer: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle