The Predictive Value of Pre-treatment Inflammatory Markers in Advanced Non-small-Cell Lung Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate prediction of outcome in advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC) remains challenging. Even within the same stage and treatment group, survival and response to treatment vary. We set out to determine the predictive value of inflammatory markers C-reactive protein (CRP) and white blood cells (WBCS) in patients with advanced NSCLC. PATIENTS AND METHODS: Patients were assigned a prognostic index (PI): 0 for crp 10 mg/L or less and WBCS 11x10⁹/L or less, 1 if one of the two markers was elevated, and 2 if both markers were elevated. We then used chest computed tomography (CT) imaging to evaluate response after 2 cycles of chemotherapy treatment. RESULTS: Of 134 patients, 46 had a PI of 0; 60, a PI of 1; and 28, a PI of 2. Disease progressed in 41 patients. Progression was significantly more frequent among patients with a PI of 2 (p = 0.008). Median survival was 20.0 months for the PI 0 group, 10.4 months for the PI 1 group, and 7.9 months for the PI 2 group (p < 0.001). The PI was the only significant prognostic factor for survival even after adjustment for performance status, smoking, and weight loss (hazard ratio: 1.57; 95% confidence interval: 1.2 to 2.14; p = 0.004). CONCLUSIONS: Inflammatory state correlates significantly with both chemotherapy response and survival in stage IV NSCLC. The PI may provide additional guidance for therapeutic decision-making.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle