Exploring Surgical Oncology-Based Comparative and Systematic Analysis of the Diagnostic Potential of Various Novel Biomarkers in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) is a widespread malignancy and has high morbidity and mortality rates. Identifying reliable biomarkers can help in improvement of diagnosis, prognosis, and treatment response. This systematic review aimed to evaluate the diagnostic potential of various novel biomarkers against HNSCC. A comprehensive search was taken place using PubMed, Scopus, Web of Science, and Google scholar that covered range of studies published from 2019 to 2025. The search focused on biomarkers that related to HNSCC and its correlation with clinical outcomes such as survival rates and treatment response. Studies were selected on the basis of predefined eligibility criteria and included observational and experimental study designs. Data extraction was performed by two independent reviewers. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and the Cochrane Risk of Bias Tool for respective study designs. The quality of the evidence was evaluated using the GRADE approach. A total of 12 studies were included in this review after full screening process. The studies evaluated several biomarkers that indicated towards significant correlations between certain biomarkers and HNSCC prognosis. Elevated levels of expression of specific biomarkers were associated with poor survival outcomes, while others showed promise in the prediction of recurrence and treatment efficacy. The review highlighted the effectiveness of novel biomarkers for improving the HNSCC management. However, further validation of these findings and establish biomarkers for clinical use.
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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 | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».