Prognostic Value of Pretreatment Circulating Neutrophils, Monocytes, and Lymphocytes on Outcomes in Lung Stereotactic Body Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In the present study, we determined the association of pretreatment circulating neutrophils, monocytes, and lymphocytes with clinical outcomes after lung stereotactic body radiotherapy (sbrt). METHODS: All patients with primary lung cancer and with a complete blood count within 3 months of lung sbrt from 2005 to 2012 were included. Overall survival (os) was calculated using the Kaplan-Meier method. Factors associated with os were investigated using univariable and multivariable Cox proportional hazards regression. Fine-Gray competing risk regression was performed to test the association of the neutrophil:lymphocyte (nlr) and monocyte:lymphocyte (mlr) ratios with two types of failure: disease-related failure and death, and death unrelated to disease. RESULTS: Of the 299 sbrt patients identified, 122 were eligible for analysis. The median and range of the nlr and mlr were 3.0 (0.3-22.0) and 0.4 (0.1-1.9) respectively. On multivariable analysis, sex (p = 0.02), T stage (p = 0.04), and nlr (p < 0.01) were associated with os. On multivariable analysis, T stage (p < 0.01) and mlr (p < 0.01) were associated with disease-related failure; mlr (p = 0.03), nlr (p < 0.01), and sbrt dose of 48 Gy in 4 fractions (p = 0.03) and 54 Gy or 60 Gy in 3 fractions (p = 0.02) were associated with disease-unrelated death. Median survival was 4.3 years in the nlr≤3 group (95% confidence interval: 3.5 to not reached) and 2.5 years in the nlr>3 group (95% confidence interval: 1.7 to 4.8; p < 0.01). CONCLUSIONS: In lung sbrt patients, nlr and mlr are independently associated with os and disease-unrelated death. If validated, nlr and mlr could help to identify patients who would benefit most from sbrt.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».