Role of TERT mutations in bladder cancer prognosis: Protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: One of the greatest obstacles to improving long-term survival rates for bladder cancer patients is the disease's rapid recurrence rate coupled with aggressive metastatic behavior. Discovering effective prognostic markers is necessary to improve treatment results. Objective: This systematic review sets out to establish the effectiveness of TERT mutations as prognostic markers for disease free survival (DFS) and overall survival (OS) and recurrence-Free Survival (RFS) and progression-free survival (PFS) and disease-specific survival rate (DSS) of patients with bladder cancer by collating findings from various studies. Methods: Quality of selected articles will be evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) checklist independently by two reviewers to determine risk of bias. Differences will be sorted through a discussion with a a third reviewer. STATA 12.0 will be utilized to do the synthesis of data by estimating hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for TERT mutations. Heterogeneity will be determined by Higgins’ I^2 statistic, and where there is considerable heterogeneity a random effects model will be used. Begg’s funnel plot and Egger’s test, together with a sensitivity analysis, will carry out evaluation of the publication bias. Ethnics and dissemination: since this is a review of existing research, ethical approval is not required. The findings of this systematic review and meta-analysis will be shared through publication in a peer?reviewed journal. PROSPERO registration number: CRD42024596965
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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 | 0,067 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,007 |
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 ».