Tumor characteristics impact prognosis in deficient mismatch repair/microsatellite instability-high localized colorectal cancer—a systematic review and meta-analysis
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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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».