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Enregistrement W2028944115 · doi:10.1038/bjc.2014.305

Pre-treatment neutrophil-to-lymphocyte ratio as predictor of adverse outcomes in patients undergoing radical cystectomy for urothelial carcinoma of the bladder

2014· article· en· W2028944115 sur OpenAlexaff
Thomas Hermanns, Bimal Bhindi, Yanliang Wei, Julie Yu, Aidan P. Noon, Patrick O. Richard, Jaimin R. Bhatt, Ashraf Almatar, Michael A.S. Jewett, Neil Fleshner, Alexandre R. Zlotta, Arnoud J. Templeton, Girish S. Kulkarni

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Cancer · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchMount Sinai HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCystectomyNeutrophil to lymphocyte ratioProportional hazards modelInternal medicineUrologyBladder cancerReceiver operating characteristicCohortGastroenterologyLog-rank testOncologyLymphocyteCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An elevated neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) is associated with poor outcome in various tumours. Its prognostic utility in patients with urothelial carcinoma of the bladder (UCB) undergoing radical cystectomy (RC) is yet to be fully elucidated. METHODS: A cohort of patients undergoing RC for UCB in a tertiary referral centre between 1992 and 2012 was analysed. Neutrophil-to-lymphocyte ratio was computed using complete blood counts performed pre-RC, or before neo-adjuvant chemotherapy where applicable. Time-dependent receiver operating characteristic curves were used to determine the optimal cutoff point for predicting recurrence-free survival (RFS), cancer-specific survival (CSS) and overall survival (OS). The predictive ability of NLR was assessed using Kaplan-Meier analyses and multivariable Cox proportional hazards models. The likelihood-ratio test was used to determine whether multivariable models were improved by including NLR. RESULTS: The cohort included 424 patients followed for a median of 58.4 months. An NLR of 3 was determined as the optimal cutoff value. Patients with an NLR⩾3.0 had significantly worse survival outcomes (5y-RFS: 53% vs 64%, log-rank P=0.013; 5y-CSS: 57% vs 75%, log-rank P<0.001; 5y-OS: 43% vs 64%, log-rank P<0.001). After adjusting for disease-specific predictors, an NLR ⩾3.0 was significantly associated with worse RFS (HR=1.49; 95% CI=1.12-2.0, P=0.007), CSS (HR=1.88; 95% CI=1.39-2.54, P<0.001) and OS (average HR=1.67; 95% CI=1.17-2.39, P=0.005). The likelihood-ratio test confirmed that prognostic models were improved by including NLR. CONCLUSIONS: Neutrophil-to-lymphocyte ratio is an inexpensive prognostic biomarker for patients undergoing RC for UCB. It offers pre-treatment prognostic value in addition to established prognosticators and may be helpful in guiding treatment decisions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations107
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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