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Enregistrement W4408633583 · doi:10.1186/s43042-025-00677-9

The relationship between p53 and the malignant transformation of nasal inverted papilloma: a meta-analysis

2025· article· en· W4408633583 sur OpenAlexaboutno aff
Hao Zhan, Bo Sun, Xijiao Jiang, Farong Zhang, Wuchen Wang, Yong Luo

Notice bibliographique

RevueEgyptian Journal of Medical Human Genetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInverted papillomaMalignant transformationMeta-analysisTransformation (genetics)MedicinePapillomaDermatologyInternal medicinePathologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The nasal inverted papilloma (NIP) is a neoplasm that originates from the mucosal lining of the nasal cavity and paranasal sinuses. A meta-analysis was conducted to investigate the link between p53 dysregulation and prognosis in patients with NIP. Methods Relevant original articles were identified through a comprehensive search in the PubMed, EMBASE, and Web of Science databases up until January 14, 2025. Results The studies showed low heterogeneity (I 2 = 31%), allowing the use of the fixed effect model (FEM). The forest plot revealed a significant association between p53 dysregulation and the malignant transformation and progression of NIP, with an odds ratio (OR) of 7.93 (95% CI 4.74–13.28, P < 0.001). Sensitivity analysis indicated a pooled OR ranging from 7.13 (95% CI 4.19–12.11, P < 0.001) to 11.39 (95% CI 6.00–21.60, P < 0.001). Significant correlations were also found in subgroups based on region, publication year, and Newcastle–Ottawa Scale (NOS) scores. Moreover, Begg's test (P = 0.26) and Egger's test (P = 0.57) results suggested a low risk of publication bias. Conclusions The meta-analysis underscores the strong relationship between p53 dysregulation and the malignant transformation of NIP. The practical applications of identifying p53 dysregulation in NIP patients have the potential to significantly impact clinical decision-making and patient outcomes.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,050
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,278 · 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
GenreEmpirique

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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