Prognostic Role of Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio in Solid Tumors: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammation may play an important role in cancer progression, and a high neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) has been reported to be a poor prognostic indicator in several malignancies. Here we quantify the prognostic impact of this biomarker and assess its consistency in solid tumors. METHODS: A systematic review of electronic databases was conducted to identify publications exploring the association of blood NLR and clinical outcome in solid tumors. Overall survival (OS) was the primary outcome, and cancer-specific survival (CSS), progression-free survival (PFS), and disease-free survival (DFS) were secondary outcomes. Data from studies reporting a hazard ratio and 95% confidence interval (CI) or a P value were pooled in a meta-analysis. Pooled hazard ratios were computed and weighted using generic inverse-variance and random-effect modeling. All statistical tests were two-sided. RESULTS: One hundred studies comprising 40559 patients were included in the analysis, 57 of them published in 2012 or later. Median cutoff for NLR was 4. Overall, NLR greater than the cutoff was associated with a hazard ratio for OS of 1.81 (95% CI = 1.67 to 1.97; P < .001), an effect observed in all disease subgroups, sites, and stages. Hazard ratios for NLR greater than the cutoff for CSS, PFS, and DFS were 1.61, 1.63, and 2.27, respectively (all P < .001). CONCLUSIONS: A high NLR is associated with an adverse OS in many solid tumors. The NLR is a readily available and inexpensive biomarker, and its addition to established prognostic scores for clinical decision making warrants further investigation.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».