The full blood count as a biomarker of outcome and toxicity in ipilimumab‐treated cutaneous metastatic melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Ipilimumab produces durable responses in some metastatic melanoma patients. Neutrophil, platelet, and eosinophil to lymphocyte ratios (NLR, PLR, and ELR) may be associated with the immune response in cancer thereby acting as biomarkers of toxicity and efficacy in ipilimumab-treated patients. Data were collected on clinical characteristics and lactate dehydrogenase (LDH), NLR, PLR, and ELR at baseline, post cycle 2 and at the end of treatment for 183 patients treated with ipilimumab between 2008 and 2015 at the Princess Margaret Cancer Centre. Associations between clinical characteristics, LDH, NLR, PLR, and ELR with toxicity or survival outcomes of progression-free (PFS) and overall survival (OS) were assessed using univariable and multivariable analysis. Prognostic models of outcome at each time point were determined. Of the 183 patients included, the median age was 58, 85% had M1c disease, 58% were performance status 1, and 64% received ipilimumab as second line therapy. Median follow up was 7.5 months (range: 0.3-49.5), median PFS was 2.8 months (95% confidence intervals (CI): 2.8-3.2), and median OS was 9.6 months (95% CI: 7.9-13.2). Prognostic factors for OS by multivariable analysis were LDH and NLR at all-time points. Prognostic models using LDH (× 2 upper limit of normal) and NLR 4) differentiated patients into high, moderate, and low risk of death prior to or on ipilimumab treatment (P < 0.0001 for each model). No factors were associated with toxicity. Prognostic models based on NLR and LDH values at baseline and on treatment differentiate patients into good, intermediate, and poor prognostic groups and may be relevant in patient management.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».