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Enregistrement W4414540768 · doi:10.4103/jcrt.jcrt_908_25

Genomic profiling of head and neck adenoid cystic carcinoma: A systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4414540768 sur OpenAlexaboutno aff
Madhur Sharma, Anjali Narwal, Mala Kamboj, Anju Devi, Adarsh Kumar, Gopikrishnan Vijayakumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer Research and Therapeutics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Tumors Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdenoid cystic carcinomaHead and neckMalignancyGeneHead and neck cancerWeb of scienceIdentification (biology)Pathogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Head and neck adenoid cystic carcinoma (ACC) is a common malignancy often associated with an aggressive clinical course and a wide array of gene mutations. This systematic review aimed to determine the prevalence of these mutations and their association with prognosis and recurrence in ACC. A search of the scientific literature was carried out from inception till 31 July 2024 in the electronic databases - PubMed, EMBASE, Scopus, Web of Science, Ovid/MEDLINE, and Science direct following specific eligibility criteria. The methodological quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa tool. 31 studies were included, and numerous genes like MYB, NOTCH, TP53, PIK3CA, ARID1A, KDM6A, RAS, SPEN, and many more were identified and were related to poor prognosis. Identification of different genes using wide NGS panels and combination of molecular techniques becomes necessary as multiple genes might be involved in ACC pathogenesis and subsequent targeted therapies can be designed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,231
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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