雄激素受体表达与膀胱尿路上皮癌肿瘤特征及预后的Meta分析
Notice bibliographique
Résumé
目的：雄激素受体（androgen receptor，AR）表达在膀胱尿路上皮癌中的临床意义存在争议，通过系统评价分析AR表达与膀胱尿路上皮癌肿瘤特征以及预后之间的关系，并探讨AR能否为膀胱尿路上皮癌预后预测和治疗方案的选择提供依据。 方法：利用主题词、关键词、文本词和题名等不同组合，计算机检索中国知网、维普科技期刊、万方、PubMed、Embase、Web of Science数据库和Cochrane图书馆，检索时间均起自建库，截止时间为2018年12月。搜集关于AR和膀胱癌相关的研究。主要评估AR表达与膀胱尿路上皮癌肿瘤组织及癌旁组织、不同分级、分期、大小、数目、有无淋巴结侵袭，以及患者无复发生存和无进展生存之间的关系。系统评价流程依据MOOSE（2010版）对观察性研究推荐的报告规范进行。对检索到的文献进行筛选，Newcastle-Ottawa量表对纳入研究的质量进行评价，对最终纳入研究的信息进行分析总结后利用Revman 5.3和Stata14.0软件进行统计分析，Chi2检验评估纳入研究的异质性，用OR、HR和95%CI评估描述研究结果。 结果：共纳入研究24个，来自欧美的8个、亚洲的15个（其中中国的研究10个）和埃及的1个，共包括研究对象3191例，其中膀胱尿路上皮癌2603例，非肿瘤对照588例。对纳入研究进行Meta分析的结果表明，AR在膀胱尿路上皮癌中的表达与肿瘤数目、大小以及性别之间没有关联。AR表达在膀胱尿路上皮癌肿瘤组织中高于癌旁正常组织（OR=5.04；95%CI[1.06-24.01]；P=0.04)。AR表达在不同肿瘤分级中的差异与研究中的采用不同WHO膀胱癌分类系统相关，依据1973年WHO分级研究的总体分析结果显示：AR表达在3级肿瘤中高于2级肿瘤（OR=0.54；95%CI[0.35-0.84；P=0.006)；依据2004年WHO分级研究的总体分析结果显示：AR表达在低级别肿瘤中高于高级别肿瘤（OR=1.90；95%CI[1.05-3.41；P=0.03)。AR表达在不同分期肿瘤中的差异与种族和采用的结果判定方法相关，在白种人的非肌层浸润性肿瘤中高于肌层浸润性肿瘤（OR=2.31；95%CI[1.16-4.58]；P=0.02），采用染色强度判定AR表达时，非肌层浸润性肿瘤中AR表达高于肌层浸润性肿瘤（OR=2.08；95%CI[1.42-3.05]；P=0.0002)。AR表达与膀胱尿路上皮癌淋巴结侵袭呈正相关（HR=1.74；95%CI[1.04-2.91]；P=0.03)。预后分析结果显示，AR表达与膀胱尿路上皮癌的PFS之间呈负相关（HR=1.25；95%CI[1.06-1.48]；P=0.010）。 结论：AR在膀胱尿路上皮癌肿瘤组织中的表达高于正常组织，一组明确表达AR的特定患者可能从拮抗AR中获益；AR在肿瘤不同分级、分期中的表达差异与采用不同的WHO分类系统、AR检测结果判定方法和种族有关，与白种人的低分级和低分期肿瘤正相关；AR表达与膀胱尿路上皮癌淋巴结侵袭呈正相关；AR表达与总体膀胱尿路上皮癌患者的无进展生存负相关，AR可以预测该类患者的无进展生存，但相关的结论仍需更多研究进一步证实。
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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; 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 ».