The Newcastle-Ottawa Scale quality assessment.
Notice bibliographique
Résumé
<div> Objective This study investigated the relationship between the long non-coding RNA Metastasis-Associated Lung Adenocarcinoma Transcript 1 (MALAT1) expression and colorectal cancer (CRC) using a thorough systematic review and meta-analysis. Methods Under the PRISMA guidelines, a systematic review was conducted on studies published from the databases’ inception to September 18, 2023. Prognostic value and diagnostic accuracy were explored. Additionally, the association between levels of MALAT1 expression and pathological features was investigated. The statistical analysis was performed using the “meta” package of R. Results Among the pathological parameters examined, based on three studies involving 51 cases of metastatic CRC and 135 cases of non-metastatic CRC, a statistically significant correlation was found between the expression level of MALAT1 and distant metastasis, with an OR of 16.0118 (95% CI: 4.5618–56.2015). Three studies involving 378 cases reported overall survival and had a pooled HR of 2.3854 (95% CI: 1.3272–4.2875). Three studies involving 436 cases reported disease-free survival and had a pooled HR of 2.4772 (95% CI: 1.3774–4.4549). All prognosis studies utilized tumor tissue samples as specimens to assess the expression level of MALAT1. Case-to-control diagnostic studies with 126 cases and 126 controls had a pooled AUC value of 0.6173 (95% CI: 0.5436–0.6909), a pooled sensitivity of 0.675 (95% CI: 0.324–0.900), and a pooled specificity of 0.771 (95% CI: 0.685–0.839). Conclusions The expression of MALAT1 in CRC is highly correlated with distant metastasis and has an impact on survival and prognosis. MALAT1 could also be employed as a diagnostic biomarker. More prospective studies should be performed to assess the MALAT1 diagnostic potential in the early stages of CRC. </div>
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,218 | 0,042 |
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 ».