Clinicopathologic relevance of EpCAM and CD44 in pancreatic cancer: insights from a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence suggests that EpCAM and CD44 could serve as diagnosis or prognosis markers in pancreatic cancer (PC). In this meta-analysis, we evaluated their associations with clinicopathologic features. Specifically, we compared immunohistochemical-positive and -negative PC patients for T stage (T3-T4 vs. T1-T2), N stage (N1 vs. N0), M stage (M1 vs. M0), tumor grade (well/moderately vs. poorly differentiated), UICC Stage (III, IV vs. I, II), and overall survival (OS). The diagnostic meta-analysis was performed analysing the pooled sensitivity and specificity and evaluating overall accuracy to indicate the diagnostic efficacy of the markers. The protocol of this systematic review and meta-analysis was registered on the PROSPERO website under the registration number of CRD42024568390. A systematic search of PubMed, Scopus, and ISI Web of Science was conducted on January 30th, 2025. The statistical analysis was performed using the Review Manager 5.4 software and R language (R package Mada and Metafor). The quality of the studies included was assessed using the Newcastle-Ottawa scale and the QUADAS-2 tool. Data from relevant studies were independently screened and extracted using Rayyan, by at least two authors. A total of 19 studies were eligible (9 studies for EpCAM, 9 studies for CD44, and 2 studies for both EpCAM and CD44), comprising a total of 1370 patients. The diagnostic meta-analysis demonstrated moderate accuracy for EpCAM (AUC, 95% CI of 0.802, 0.69-0.96). A statistically significant association was found for CD44 expression and T-status (OR = 2.04, 95%CI = 1.18-3.51), or N-stage (OR = 2.68, 95%CI = 1.86-3.85), or TNM stage (OR = 3.79, 95%CI = 2.14-6.71). CD44v6 overexpression predicted worse OS (HR = 2.33, p < 0.00001), while EpCAM + CD44 + co-expression was prognostic (HR = 2.02, p = 0.02). Heterogeneity was not observed among the studies included, but further research is warranted to better understand the clinical implications of these markers' positivity in PC diagnosis and prognosis.
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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 | 0,023 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».