Circulating cancer stem cell markers in breast carcinomas: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Breast cancer is one of the most common types of cancer in women worldwide. Recent studies have provided strong support for the cancer stem cell (CSC) hypothesis, which suggests that many cancers, including breast cancer, are driven by a subpopulation of cells that display stem cell-like properties. The hypothesis that a subpopulation of circulating tumor cells (CTCs) possesses many CSC-like hallmarks is reinforced by the expression of related molecular markers between these two cell populations. The aim of this study is to systematically review primary studies and identify circulating CSC markers in breast cancer patients. Methods and design Relevant observational studies evaluating the expression of circulating breast cancer stem cell markers through October 31, 2016, will be searched in PubMed, SCOPUS, Embase, ISI Web of Science, and Google Scholar with no restriction on language. Full copies of articles identified by the search and considered to meet the inclusion criteria will be obtained for data extraction and synthesis. Two quality assessment tools will be used for evaluating observational studies like case control, which are the Hoy et al. suggested tool and Newcastle-Ottawa Scale (NOS), respectively. Publication bias will be assessed by funnel plots or Eggerâ s test (i.e., plots of study results against precision), and data synthesis will be performed using Stata software (Stata Corp V.12, TX, USA).This systematic review will be reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Discussion Detecting cancer stem cells in blood will help clinicians to monitor cancer patients by obtaining as many samples as needed with a non-invasive method and in any stages; it is not possible to repeat sampling on working on tissue samples. By identifying cancer stem cells early in blood, it will be possible to distinguish metastasis in early stages. Systematic review registration CRD42016043810
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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 | 0,000 | 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) | 0,633 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».