Can neutrophil-to-lymphocyte ratio be used to identify patients with metastatic renal cell carcinoma who may gain greater benefit from cytoreductive nephrectomy?
Notice bibliographique
Résumé
490 Background: Two randomized trials demonstrated survival benefits associated with cytoreductive nephrectomy (CN) for metastatic renal cell carcinoma (mRCC) in the interferon era. However, the role of CN in the era of targeted therapies is yet to be defined. In recent years, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) has emerged as a clinically useful prognostic marker in several cancers including mRCC. In this multi-center retrospective study, we aim to assess the impact of CN in mRCC and the value of NLR in risk stratification and patient selection. Methods: Patients with de novo mRCC diagnosed between 2006 and 2012 from three large Australian hospitals were identified using an electronic database. Data regarding clinicopathological features, MSKCC risk group, NLR at the time of metastatic diagnosis, treatments received and survival were collected. NLR ≥5 was used as the cutoff for statistical analyses. Survival analyses were performed using the Kaplan-Meier method and compared using the log-rank test. Multivariate analyses used the Cox proportional hazards method. Results: Our study identified 91 de novo mRCC patients. CN was performed in 46 (51%) patients. Patients who underwent CN were more likely to be younger (median age 59.0 vs. 64.6, p=0.019), and to have received systemic therapy post CN (91% vs. 76%, p=0.043). Median overall survival (mOS) was significantly improved in patients who underwent CN (23.0 mo vs. 10.9 mo, p=0.039). Patients with NLR <5 also had superior mOS (16.7 mo vs. 6.2 mo; HR 0.53; 95% CI; 0.24-0.84; p=0.013). While CN was associated with substantially improved survival in patients with both NLR <5 (mOS 31.1 mo vs. 7.0 mo; HR 0.41; 95% CI, 0.18-0.64; p=0.0009) and NLR ≥5 (mOS 10.9 mo vs. 2.3 mo; HR 0.33; 95% CI, 0.11-0.69; p=0.009), the absolute survival difference was greater in patients with baseline NLR <5. Significant survival benefits associated with CN were maintained in multivariate analyses (HR 0.31; 95% CI, 0.18-0.55; p<0.0001). Conclusions: CN is associated with significantly improved OS in de novo mRCC. The incremental survival benefit associated with CN was seen irrespective of NLR.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».