[ Mucinous Versus Non-Mucinous Gastric Adenocarcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis of Prognostic and Clinicopathological Differences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Mucinous gastric adenocarcinoma (MGC) is historically linked to poor prognosis, yet literature inconsistencies necessitate systematic evaluation. This meta-analysis aims to compare clinicopathological features and survival outcomes between MGC and non-mucinous gastric adenocarcinoma (NMGC). METHODS: A systematic search (PubMed/Embase/Web of Science, up to April 2024) identified cohort/case-control studies. Pooled hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated via random-effects models. Subgroup analyses stratified by TNM stage, sample size, geographic region, and T stage were conducted. Heterogeneity, publication bias (Begg’s/Egger’s tests), and sensitivity analyses were assessed. Study quality was appraised using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Twenty-nine studies (163,116 patients; 4,900 MGC) revealed worse univariate overall survival for MGC (HR=1.73, 95%CI=1.48, 2.01), but significance vanished after multivariable adjustment (HR=1.09, 95%CI=0.95, 1.25). Subgroup analyses demonstrated heterogeneity: early-stage MGC (TNM I) had poorer prognosis (HR=1.53, 95%CI=1.07, 2.18), while larger cohorts (>2,000 patients) showed attenuated risk (HR=1.33 vs. 1.75 in smaller studies). MGC exhibited larger tumors, advanced T stage, and higher risks of metastasis (lymphatic, vascular, peritoneal). CONCLUSION: MGC’s prognostic impact depends on tumor stage and cofactors, not histology alone. Clinical assessment should integrate TNM stage and tumor characteristics, particularly in early-stage disease.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».