Liquid-based kidney injury molecule-1 (KIM-1) as a diagnostic and prognostic indicator in renal cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
e16515 Background: Noninvasive biomarkers for renal cell carcinoma are vital but scarce. Kidney injury molecule-1 (KM-1) is a transmembranous glycoprotein that is sensitive and specific in kidney injury. KIM-1 is overexpressed in renal cell carcinoma (RCC), and its ectodomain can be detected in plasma and urine. Here, we explore whether KIM-1 is a diagnostic or prognostic indicator in RCC. Methods: A comprehensive online literature search was performed in PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, ClinicalTrails, and Database of major urological or oncological congress. We screened the literature and extracted the data according to the selection criteria. The quality of eligible studies was measured by using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 tool and the Newcastle-Ottawa scale. The certainty of the evidence (CoE) was assessed by the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) score. Then, sensitivity, specificity, positive likelihood ratio (PLR), negative likelihood ratio (NLR), diagnostic odds ratio (DOR), area under the curve of the summary receiver operating characteristic curve (AUROC), and survival outcomes were estimated in Stata and MetaDisc. Subgroup analysis, meta-regression, and sensitivity analysis were performed to reveal the source of heterogeneity. Results: A total of eight studies were included for further analysis. The pooled sensitivity of KIM-1 to diagnosis RCC was 0.78 (95% CI: 0.69-0.85, I2 = 84.61%, p < 0.01), and the pooled specificity was 0.79 (95% CI: 0.65-0.89, I2 = 90.72%, p < 0.01). The AUROC was 0.85 (95% CI: 0.82-0.88). A moderate CoE was indicated by GRADE score. Then, a higher KIM-1 level is associated with worse disease-free survival (HR = 1.76, 95% CI: 1.48-2.09, I 2 = 0.00%, p < 0.001). Study continent, number of study center, and sample type are the potential contributors of heterogeneity. Conclusions: liquid-based KIM-1 is a promising non-invasive biomarker for RCC early detection, surveillance, and prognosis prediction. More validations in large cohorts are needed to confirm these findings.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».