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Enregistrement W2401884997 · doi:10.1007/s00345-016-1848-9

Promising role of preoperative neutrophil-to-lymphocyte ratio in patients treated with radical nephroureterectomy

2016· article· en· W2401884997 sur OpenAlexaff
Mihai Dorin Vartolomei, Romain Mathiéu, Vitaly Margulis, José A. Karam, Morgan Rouprêt, Ilaria Lucca, Aurélie Mbeutcha, Christian Seitz, Pierre I. Karakiewicz, Harun Fajković, Christopher G. Wood, Alon Z. Weizer, Jay D. Raman, Nathalie Rioux‐Leclercq, Andrea Haitel, Karim Bensalah, Michael Rink, Alberto Briganti, Évanguelos Xylinas, Shahrokh F. Shariat

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Urology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMedizinische Universität WienEuropean Association of UrologyUniversität Wien
Mots-clésMedicineNeutrophil to lymphocyte ratioLymphovascular invasionInternal medicineProportional hazards modelLymphadenectomyOncologyRetrospective cohort studyNephrologyCohortCancerPathologicalT-stageUrologyMetastasisLymphocyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Several retrospective studies with small cohorts reported neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) as a prognostic marker in upper tract urothelial carcinoma (UTUC) following radical nephroureterectomy (RNU). We aimed at validating the predictive and prognostic role of NLR in a large multi-institutional cohort. METHODS: Preoperative NLR was assessed in a multi-institutional cohort of 2477 patients with UTUC treated with RNU. Altered NLR was defined by a ratio >2.7. Logistic regression analyses were performed to assess the association between NLR and lymph node metastasis, muscle-invasive and non-organ-confined disease. The association of altered NLR with recurrence-free survival (RFS) and cancer-specific survival (CSS) was evaluated using Cox proportional hazards regression models. RESULTS: Altered NLR was observed in 1428 (62.8 %) patients and associated with more advanced pathological tumor stage, lymph node metastasis, lymphovascular invasion, tumor necrosis and sessile tumor architecture. In a preoperative model that included age, gender, tumor location and architecture, NLR was an independent predictive factor for the presence of lymph node metastasis, muscle-invasive and non-organ-confined disease (p < 0.001). Within a median follow-up of 40 months (IQR 20-76 months), 548 (24.1 %) patients experienced disease recurrence and 453 patients (19.9 %) died from their cancer. Compared to patients with normal NLR, those with altered NLR had worse RFS (0.003) and CSS (p = 0.002). In multivariable analyses that adjusted for the effects of standard clinicopathologic features, altered NLR did not retain an independent value. In the subgroup of patients treated with lymphadenectomy in addition to RNU, NLR was independently associated with CSS (p = 0.03). CONCLUSION: In UTUC, preoperative NLR is associated with adverse clinicopathologic features and independently predicts features of biologically and clinically aggressive UTUC such as lymph node metastasis, muscle-invasive or non-organ-confined status. NLR may help better risk stratify patients with regard to lymphadenectomy and conservative therapy.

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations69
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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