Prognostic role of neutrophil to lymphocyte ratio in lung cancers: a meta-analysis including 7,054 patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) has recently been reported to be a poor prognostic indicator in lung cancer. However, the prognostic value of the NLR in patients with lung cancer still remains controversial. We performed a meta-analysis to evaluate the prognostic value of NLR in patients with lung cancer. METHODS: We performed a comprehensive literature search in PubMed, Ovid, the Cochrane Library, and Web of Science databases in May 2015. Studies were assessed for quality using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Twenty-two studies with a total of 7,054 patients were included in this meta-analysis. The meta-analysis was performed to generate combined hazard ratios (HRs) for overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). Our analysis results indicated that high NLR predicted poorer OS (HR, 1.51; 95% confidence interval [CI], 1.33-1.71; P<0.001) and PFS (HR, 1.33; 95% CI, 1.07-1.67; P=0.012) in patients with lung cancer. High NLR was also associated with poor OS in lung cancer treated by surgical resection (HR, 1.59; 95% CI, 1.26-1.99; P<0.001) and chemotherapy (HR, 1.15; 95% CI, 1.08-1.22; P<0.001). In addition, NLR cut-off value =5 (HR, 1.57; 95% CI, 1.16-2.12; P=0.003) and NLR cut-off value <5 (HR, 1.47; 95% CI, 1.28-1.69; P<0.001). CONCLUSION: This meta-analysis result suggested that NLR should have significant predictive ability for estimating OS and PFS in patients with lung cancer and may be as a significant biomarker in the prognosis of lung cancer.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».