Neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) and its effect on the prognostic value of the International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC) model for patients treated with targeted therapy (TT).
Notice bibliographique
Résumé
470 Background: The neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) is a marker of host inflammation and appears to have prognostic value in many solid tumors. We have found in a pilot RCC study that a NLR > 2.5 was predictive of a lower likelihood of response to TT on a multivariable analysis. Here we aim to explore the added value of the NLR to improve the prognostic value of the established IMDC criteria (Heng et al JCO 2009). Methods: We included patients from 7 consortium sites where NLR data was available for patients treated with TT and compared NLR cutoff <= 2.5 vs. >2.5 (i.e. low vs. high NLR) and adjusted using proportional hazards regression for the known poor prognostic criteria (listed in Table). Results: Data from 859 patients were included. NLR values were: Mean 4.98, Median 3.51, Mode 2.5, 95%CI 1.42 – 14.0. Using Cutoff <=2.5 vs. >2.5 Median overall survival (OS) is 30.4 months (95%CI 24.9-37.0, n= 237) vs. 15.7 months (95%CI 13.0-17.2, n=622); log-rank p value <0.0001. If we adjust for all six IMDC poor prognosis criteria in a proportional hazards regression model: HR of death for high NLR is 1.506 (1.177-1.928) p=0.0011, demonstrating NLR is still an independent predictor of poor OS even after using IMDC criteria. Conclusions: The NLR is a simple clinical value and is independently associated with poor overall survival even after adjustment for IMDC factors, including neutrophilia. The updated data set will be presented. [Table: see text]
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».