Tumor characteristics impact prognosis in deficient mismatch repair/microsatellite instability-high localized colorectal cancer—a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deficient mismatch repair (dMMR) and microsatellite instability-high (MSI-H) tumors constitute ∼15% of localized colorectal cancers (CRCs). Prognostic biomarkers such as tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) and BRAF and KRAS mutations may guide personalized treatment for these patients, and this systematic review and meta-analysis aimed to evaluate their impact on survival outcomes. METHODS: Literature searches were conducted across PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science, including studies published between 2004 and 2023. The primary outcomes were overall survival (OS), disease-free survival (DFS), and cancer-specific survival. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and the certainty of evidence using the GRADE approach. RESULTS: The literature search yielded 5636 articles. Fifty-four studies were included in the systematic review and 31 studies in the meta-analysis, totaling 4551 patients. High TIL density was significantly associated with improved OS (hazard ratio [HR] = 0.39, 95% CI = 0.17 to 0.89) and DFS (HR = 0.45, 95% CI = 0.29 to 0.71). BRAF and KRAS mutations were seen in 52% and 34% of patients, respectively, and were associated with poorer OS (HR = 1.43, 95% CI = 1.13 to 1.80 and HR = 1.30, 95% CI = 1.09 to 1.54, respectively). Quality of evidence was moderate to high across all exposures and outcomes. CONCLUSION: High infiltration of TILs correlated with improved OS and DFS, whereas BRAF and KRAS mutations were associated with worse OS in patients with localized dMMR/MSI-H CRC. These findings highlight the potential utility of biomarkers for improving prognostic assessment and personalizing management in dMMR CRC.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 découle