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Enregistrement W7120303619

Concentração de zinco e câncer de tireoide: um estudo de revisão e metanálise

2025· dissertation· pt· W7120303619 sur OpenAlexaboutno aff
Aline Alves Soares

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2025
Typedissertation
Languept
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrace elementThyroidEndocrine systemObservational studyTRACE (psycholinguistics)Incidence (geometry)CancerWeb of science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thyroid cancer (TC) represents the most common group of endocrine tumors and its incidence has increased rapidly over the last four decades. Investigations related to trace element imbalance have gained relevance, since the thyroid gland is sensitive to these elements. Studies reveal that some trace elements play a fundamental role in several physiological processes, while reduced levels of essential trace elements may be associated with carcinogenic evolution. In this context, zinc (Zn) emerges as an essential element for the action of the thyroid hormone, and possibly related to the pathogenesis of TC. This dissertation aims to contribute to the discussion on the association between low serum Zn concentrations and the occurrence of TC, through a systematic review and meta-analysis of the most recent scientific evidence. The search was carried out in the PubMed/MEDLINE, Scopus, Embase, LILACS and Web of Science databases, looking for observational studies that investigated changes in serum Zn concentration and the occurrence of TC in adults, published until december 2024. No restrictions were imposed on language or publication period. The primary outcome was low serum Zn concentration and the occurrence of TC. Three independent reviewers selected the studies and extracted the data from the original publications. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Data analysis was performed using R software (V.4.3.1), and heterogeneity was calculated using the I² statistic, with results based on random effects models. A total of 10 studies (n = 7 case-control and n = 3 cross-sectional) with sample sizes ranging from 44 to 294 individuals were included. The results indicated that serum Zn levels were not significantly lower in patients with TC compared with healthy controls (mean difference: -251.77; 95% confidence interval: -699.09, 195.54; I² = 100%, very low certainty). To elucidate the role of serum Zn in the occurrence of TC, further investigations, including rigorously designed observational studies with representative samples and improved control of potential confounding variables are indispensable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,026
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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