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Enregistrement W2571423414 · doi:10.1186/s13058-016-0794-1

Prognostic role of neutrophil-to-lymphocyte ratio in breast cancer: a systematic review and meta-analysis

2017· review· en· W2571423414 sur OpenAlexaff
Josée-Lyne Ethier, Danielle Desautels, Arnoud J. Templeton, Prakesh S. Shah, Eitan Amir

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMount Sinai HospitalSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineMeta-analysisHazard ratioBreast cancerConfidence intervalOncologyCutoffNeutrophil to lymphocyte ratioSurgical oncologyStage (stratigraphy)CancerLymphocyteBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The presence of a high neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) has been associated with increased mortality in several malignancies. Here, we quantify the effect of NLR on survival in patients with breast cancer, and examine the effect of clinicopathologic factors on its prognostic value. METHODS: A systematic search of electronic databases was conducted to identify publications exploring the association of blood NLR (measured pre treatment) and overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) among patients with breast cancer. Data from studies reporting a hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI) or a P value were pooled in a meta-analysis. Pooled HRs were computed and weighted using generic inverse variance. Meta-regression was performed to evaluate the influence of clinicopathologic factors such as age, disease stage, tumor grade, nodal involvement, receptor status, and NLR cutoff on the HR for OS and DFS. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Fifteen studies comprising a total of 8563 patients were included. The studies used different cutoff values to classify high NLR (range 1.9-5.0). The median cutoff value for high NLR used in these studies was 3.0 amongst 13 studies reporting a HR for OS, and 2.5 in 10 studies reporting DFS outcomes. NLR greater than the cutoff value was associated with worse OS (HR 2.56, 95% CI = 1.96-3.35; P < 0.001) and DFS (HR 1.74, 95% CI = 1.47-2.07; P < 0.001). This association was similar in studies including only early-stage disease and those comprising patients with both early-stage and metastatic disease. Estrogen receptor (ER) and HER-2 appeared to modify the effect of NLR on DFS, because NLR had greater prognostic value for DFS in ER-negative and HER2-negative breast cancer. No subgroup showed an influence on the association between NLR and OS. CONCLUSIONS: High NLR is associated with an adverse OS and DFS in patients with breast cancer with a greater effect on disease-specific outcome in ER and HER2-negative disease. NLR is an easily accessible prognostic marker, and its addition to established risk prediction models warrants further investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,030
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations693
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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