Prognostic Role of Platelet to Lymphocyte Ratio in Solid Tumors: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammation influences cancer development and progression. An elevated platelet to lymphocyte ratio (PLR), a marker of inflammation, has been linked to poor prognosis in several malignancies. Here, we quantify the prognostic impact of this biomarker. METHODS: A systematic review of databases was conducted to identify publications exploring the association of blood PLR and overall survival (OS) in solid tumors. Data were pooled in a meta-analysis. Pooled HRs for OS by disease group and by PLR cutoff groups were computed and weighted using generic inverse-variance and random-effect modeling. RESULTS: Twenty studies comprising 12,754 patients were assessed. Cutoffs for PLR defining risk groups ranged from 150 to 300 and were dichotomous (12 studies; group 1) or split into three groups (<150/150-300/>300, 8 studies; group 2). Higher PLR was associated with significantly worse OS in group 1 [HR = 1.87; 95% confidence interval (CI, 1.49-2.34); P < 0.001] and with a nonsignificant association in group 2 (HR per higher category = 1.21; 95%CI, 0.97-1.50; P = 0.10). The size of effect of PLR on OS was greater for metastatic disease (HR[group 1] = 2.0; 95% CI, 1.6-2.7; HR[group 2] = 1.6; 95% CI, 1.1-2.4) than for early-stage disease (HR[group 1] = 1.5; 95% CI, 1.0-2.2; HR[group 2] = 1.0; 95% CI, 0.8-1.3). A significant association was observed for colorectal, hepatocellular, gastroesophageal, ovarian, and pancreatic carcinoma in group 1 and for colorectal cancers in group 2. CONCLUSION: A high PLR is associated with worse OS in various solid tumors. Further research of its regulation and relevance in daily practice is warranted. IMPACT: PLR is a readily available and inexpensive biomarker with independent prognostic value in solid tumors.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| 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) | 0,003 | 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 ».