Clinical Significance of Preoperative Serum High Density Lipoprotein Cholesterol Levels in Soft Tissue Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
The prognostic value of lipid profile remains unclear in soft tissue sarcoma. The aim of the present study was to validate the prognostic value of preoperative plasma lipid profile (high density lipoprotein-cholesterol [HDL-C], low density lipoprotein-cholesterol [LDL-C], cholesterol, and triglycerides) levels on disease-free survival (DFS) and overall survival (OS) in soft tissue sarcoma (STS) patients undergoing extensive and radical surgical resection.The preoperative plasma lipid profile levels of 234 STS patients, who were operated on between 2000 with 2010, were retrospectively evaluated. Kaplan-Meier curves and multivariate Cox proportional models were calculated for DFS and OS.In univariate analysis, a decreased HDL-C level was significantly associated with decreased OS (hazard ratio [HR], 3.405; 95% confidence interval (CI), 1.445-8.021, P = 0.005) and remained significant in the multivariate analysis (HR, 5.615; 95% CI, 1.243-25.378, P = 0.025). Patients with HDL-C < 1.475 mmol/L showed a median OS of 71 months. In contrast, patients with HDL-C ≥1.475 mmol/L had a median OS of 101 months. In univariate analysis, a decreased HDL-C level was significantly associated with decreased DFS (HR, 2.085; 95% CI, 1.271-3.422, P = 0.004) and remained significant in the multivariate analysis (HR, 1.808; 95% CI, 1.118-2.924, P = 0.016). Patients with HDL-C <1.475 mmol/L presented with a median DFS of 47 months, whereas patients with HDL-C ≥1.475 mmol/L had a median DFS of 78 months. In univariate analysis and multivariate analyses regarding OS and DFS, there was no significant association between the groups in terms of LDL-C, CHO and TG.Our study investigated the potential prognostic utility of preoperative plasma HDL-C levels as an independent factor in STS patients who had undergone radical surgical resection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».