Yếu tố tiên lượng là gì? Các công bố khoa học về Yếu tố tiên lượng
Yếu tố tiên lượng là một khái niệm được sử dụng trong các nghiên cứu tiên lượng, đặc biệt là trong lĩnh vực y học và y tế công cộng. Nó dùng để dự đoán và đánh ...
Yếu tố tiên lượng là một khái niệm được sử dụng trong các nghiên cứu tiên lượng, đặc biệt là trong lĩnh vực y học và y tế công cộng. Nó dùng để dự đoán và đánh giá kết quả của một khối lượng dữ liệu hoặc hiện tượng được quan sát trong tương lai.
Các yếu tố tiên lượng thường là các biến độc lập có thể gắn kết với biến phụ thuộc (kết quả quan tâm) thông qua mô hình phân tích thống kê. Các yếu tố tiên lượng có thể bao gồm tuổi tác, giới tính, nhóm máu, tổng thời gian hoạt động, chế độ ăn uống, thuốc lá, tiền sử bệnh tật, v.v.
Qua việc nắm bắt yếu tố tiên lượng, các nhà nghiên cứu có thể đưa ra dự đoán và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến kết quả đầu ra. Điều này giúp phục vụ cho việc đưa ra quyết định về phòng, chẩn đoán, điều trị, và các chính sách y tế công cộng.
Yếu tố tiên lượng là các biến có thể được đo và xác định trước khi biến phụ thuộc xảy ra trong một nghiên cứu tiên lượng. Mục tiêu của việc xác định yếu tố tiên lượng là để đánh giá mối quan hệ gây ảnh hưởng giữa yếu tố này và biến phụ thuộc. Những yếu tố này cũng được gọi là biến tiên lượng.
Trong việc thiết kế và thực hiện nghiên cứu tiên lượng, nhà nghiên cứu thường lựa chọn một số yếu tố tiên lượng mà họ cho là có thể có mối quan hệ hoặc gây ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Các yếu tố này có thể là các yếu tố nguyên nhân (có khả năng gây ra biến phụ thuộc), yếu tố đồng thời (có khả năng diễn biến cùng biến phụ thuộc), hoặc yếu tố điều chỉnh (có khả năng hiệu chỉnh mối quan hệ giữa yếu tố nguyên nhân và biến phụ thuộc).
Sau đó, các nhà nghiên cứu sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để đánh giá mối liên hệ giữa các yếu tố tiên lượng và biến phụ thuộc. Các phương pháp này có thể bao gồm hồi quy tuyến tính, phân tích sơ đồ nhân quả, phân tích đa biến, và các phương pháp khác để kiểm tra mối quan hệ và tính toán các chỉ số như tỷ lệ tồn tại, tỷ lệ tử vong, tốc độ mắc bệnh, v.v.
Ví dụ, trong một nghiên cứu về tác động của hút thuốc lá đến ung thư phổi, hút thuốc lá là yếu tố tiên lượng, trong khi ung thư phổi là biến phụ thuộc. Nhà nghiên cứu sẽ tìm cách đo lường mức độ hút thuốc lá và sau đó sử dụng các phương pháp thống kê để xác định mối quan hệ giữa hút thuốc lá và tỷ lệ mắc ung thư phổi.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "yếu tố tiên lượng":
Chúng tôi đã báo cáo gần đây rằng điểm số tái phát Genomic Health dựa trên mRNA, gồm 21 gen (GHI-RS) cung cấp thông tin tiên lượng bổ sung về tái phát xa ngoài thông tin thu được từ các yếu tố lâm sàng cổ điển (tuổi, tình trạng hạch, kích thước khối u, độ, điều trị nội tiết) ở phụ nữ bị ung thư vú giai đoạn sớm, xác nhận các báo cáo trước đó. Mục tiêu của bài viết này là xác định có bao nhiêu thông tin này được chứa trong các dấu ấn miễn dịch hóa mô tiêu chuẩn.
Đội ngũ chính bao gồm 1.125 bệnh nhân dương tính với thụ thể estrogen (ER-dương) từ thử nghiệm Arimidex, Tamoxifen, Đơn độc hoặc Kết hợp (ATAC) không nhận hóa trị bổ trợ, đã tính toán GHI-RS, và có mô phù hợp cho bốn phép đo miễn dịch hóa mô: ER, thụ thể progesterone (PgR), thụ thể yếu tố tăng trưởng biểu bì người loại 2 (HER2), và Ki-67. Tái phát xa là điểm cuối chính, và các mô hình tỷ lệ nguy hiểm được sử dụng với phương pháp chia mẫu để kiểm soát việc quá khớp. Một mô hình tiên lượng sử dụng các biến cổ điển và bốn dấu ấn miễn dịch hóa mô (điểm số IHC4) đã được tạo ra và đánh giá trong một đội ngũ riêng biệt gồm 786 bệnh nhân.
Cả bốn dấu ấn miễn dịch hóa mô đều cung cấp thông tin tiên lượng độc lập trong sự hiện diện của các biến cổ điển. Trong các phân tích chia mẫu, thông tin trong điểm số IHC4 được phát hiện là tương tự như trong GHI-RS, và ít giá trị tiên lượng bổ sung được quan sát khi sử dụng kết hợp cả hai điểm số. Giá trị tiên lượng của điểm số IHC4 được xác nhận thêm trong đội ngũ riêng biệt thứ 2.
Nghiên cứu này cho thấy rằng lượng thông tin tiên lượng chứa trong bốn phép thử miễn dịch hóa mô được thực hiện rộng rãi là tương tự như trong GHI-RS. Cần có các nghiên cứu bổ sung để xác định tính khả thi chung của điểm số IHC4.
Mặc dù yếu tố tăng trưởng nguyên bào sợi 19 (FGF19) có thể thúc đẩy sự hình thành ung thư gan ở chuột, nhưng sự tham gia của nó trong ung thư tế bào gan (HCC) ở người chưa được nghiên cứu kỹ lưỡng. FGF19, một thành viên của gia đình FGF, có đặc tính liên kết đặc hiệu với thụ thể FGFR4. Nghiên cứu này nhằm làm rõ vai trò của FGF19 trong sự phát triển của HCC.
Chúng tôi đã điều tra biểu hiện của FGF19 và FGFR4 ở 40 mẫu ung thư tế bào gan bằng kỹ thuật phản ứng chuỗi polymerase phiên mã ngược thời gian thực (RT-PCR) và nhuộm miễn dịch. Hơn nữa, chúng tôi đã xem xét sự biểu hiện và phân bố của FGF19 và FGFR4 trong 5 dòng tế bào ung thư tế bào gan (HepG2, HuH7, HLE, HLF và JHH7) bằng RT-PCR và nhuộm miễn dịch. Để kiểm tra vai trò của hệ thống FGF19/FGFR4 trong sự tiến triển của khối u, chúng tôi đã sử dụng protein FGF19 tái tổ hợp và RNA nhỏ can thiệp (siRNA) của
Chúng tôi phát hiện rằng FGF19 được biểu hiện một cách có ý nghĩa trong HCC so với mô gan không có ung thư tương ứng (
FGF19 đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của HCC. Việc nhắm đến sự ức chế FGF19 là một chiến lược điều trị tiềm năng hấp dẫn cho HCC.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10