MALAT1 expression in oral squamous cell carcinoma - A Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: MALAT1 (Metastasis-Associated Lung Adenocarcinoma Transcript 1) is a long non-coding RNA that helps in disease prognosis. Objective: The aim of the study is to provide updated evidence on the expression rate of MALAT1 in oral squamous cell carcinoma (OSS) compared to normal cells and its other histopathological gradings, like well-differentiated, moderately differentiated, and poorly differentiated OSCC. Materials and Methods: The review adhered to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and was registered in PROSPERO with the registration number CRD42024598836. A thorough search of databases was conducted from January 2000 to April 2024 to identify studies reporting the MALAT1 expression in OSCC cells compared to normal cells and its histological gradings of OSCC. Quality assessment was performed using the Newcastle Ottawa scale (NOS) for included studies. The standardized mean difference (SMD) was used for continuous outcomes, while odds ratio (OR) and risk ratio (RR) were applied for categorical outcomes, depending on the data reported. A random-effects model was used for all analyses, with statistical significance set at P < 0.05. Results: Seven studies qualified for inclusion, with four undergoing meta-analysis. Quality assessment indicated a moderate to low risk of bias. The meta-analysis revealed increased MALAT1 expression in OSCC cells (SMD = 3.90, 1.20-6.61) compared to normal tissue. Among OSCC grades, MALAT1 expression was higher in moderately differentiated OSCC than in well-differentiated (SMD = 5.50, –15.08–26.08), lower in moderately differentiated than in poorly differentiated (SMD = 10.50, –27.16–6.61), and lower in well-differentiated than in poorly differentiated OSCC (SMD = 1.50, –2.48–0.52). No publication bias was detected in the funnel plot. Conclusion: MALAT1 is a therapeutic factor in OSCC; its increased expression is related to OSCC growth and could help control metastasis, with overall good clinical relevance, making it a promising prognostic marker for OSCC.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».