Identification of the best complete blood count-based predictors for bladder cancer outcomes in patients undergoing radical cystectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to determine which parsimonious combination of complete blood count (CBC)-based biomarkers most efficiently predicts oncologic outcomes in patients undergoing radical cystectomy (RC) for bladder cancer (BC). METHODS: Using our institutional RC database (1992-2012), nine CBC-based markers (including both absolute cell counts and ratios) were evaluated based on pre-treatment measurements. The outcome measures were recurrence-free survival (RFS), cancer-specific survival (CSS), and overall survival (OS). Time-dependent receiver-operating characteristics curves were used to characterise each biomarker. The CBC-based biomarkers, along with several clinical predictors, were then considered for inclusion in predictive multivariable Cox models based on the Akaike Information Criterion. RESULTS: Our cohort included 418 patients. Neutrophil-lymphocyte ratio (NLR) was the only biomarker satisfying criteria for inclusion into all models, independently predicting RFS (HR per 1-log unit=1.52, 95% CI=1.17-1.98, P=0.002), CSS (HR=1.47, 95% CI=1.20-1.80, P<0.001), and OS (HR=1.56, 95% CI=1.16-2.10, P=0.004). Haemoglobin was also independently predictive of CSS (HR per 1 g/dl=0.91, 95% CI=0.86-0.95, P<0.001) and OS (HR=0.90, 95% CI=0.88-0.93, P<0.001), but not RFS. CONCLUSIONS: Among CBC biomarkers studied, NLR was the most efficient marker for predicting RFS, whereas NLR and haemoglobin were most efficient in predicting CSS and OS. NLR and haemoglobin are promising, cost-effective, independent biomarkers for predicting oncologic BC outcomes following RC. CONDENSED ABSTRACT: Various CBC-based biomarkers have separately been shown to be predictive of oncologic outcomes in patients undergoing cystectomy for BC. Our study evaluated these biomarkers, and determined that NLR is the best CBC-based biomarker for predicting RFS, whereas NLR and haemoglobin are most efficient for predicting CSS and OS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».