Interleukin-8 as a potential prognostic biomarker in renal cell carcinoma: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Interleukin-8 (IL-8) is a chemokine involved in inflammation and primary immune response, playing a key role in recruiting neutrophils. IL-8 is produced by several cell types, including immune cells and certain cancer cells. Elevated levels of IL-8 have been associated with a poorer outcome in several tumors and have been related to advanced diseases, treatment resistance, and possibly promoting neo angiogenesis and immune cell recruitment. In the renal cell carcinoma (RCC), the prognostic role of IL-8 has not been settled. METHODS: From January 1, 2008 to June 18, 2024, PubMed, Embase, and Scopus databases were searched for all studies investigating the potential prognostic role of IL-8 in RCC. All studies were rated according to the Newcastle-Ottawa Scale. Progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were analyzed as clinical outcomes, and a meta-analysis was performed for both. KEY FINDINGS AND LIMITATIONS: Overall, six papers met the predefined inclusion criteria, with final analyses demonstrating that high IL-8 levels significantly correlate with worse prognosis in RCC, with a statistically shorter PFS (hazard ratio [HR]: 1.27, 95% confidence interval [CI]: 1.01-1.59; P = 0.037) and statistically shorter OS (HR: 1.85, 95% CI: 1.21-2.84; P = .001). Prospective randomized clinical trials are also necessary to investigate the predictive role of IL-8 in the contemporary treatment scenario of RCC to improve clinical decision-making. CONCLUSIONS: This meta-analysis demonstrates the significant prognostic role of IL-8 in RCC, suggesting that IL-8 could be used to refine the prognostic RCC assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».