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Enregistrement W2809951989 · doi:10.14740/jocmr3490w

Pretreatment Lymphocyte to Monocyte Ratio as a Prognostic Marker for Advanced Pulmonary Squamous Cell Carcinoma Treated With Chemotherapy

2018· article· en· W2809951989 sur OpenAlexvenueno aff
Seigo Minami, Shouichi Ihara, Kiyoshi Komuta

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioInternal medicineLung cancerGastroenterologyProportional hazards modelMultivariate analysisChemotherapyConfidence intervalOncologyUnivariate analysisMonocyteLymphocyteStage (stratigraphy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lower lymphocyte to monocyte ratio (LMR), higher neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) and modified Glasgow prognostic score (mGPS) 2 have been demonstrated as independent prognostic markers for poor prognosis of advanced non-small cell lung cancer (NSCLC). However, little is known about these three markers as prognostic markers for a specific histological subset of NSCLC, squamous cell carcinoma (SCC). This study aimed to evaluate the prognostic significance of LMR, NLR and mGPS for advanced SCC. METHODS: We retrospectively collected 107 patients who met the following criteria: pathologically confirmed SCC, chemo-naive patients who had initiated first-line cytotoxic chemotherapy between September 2007 and February 2017 at our institution, and c-stage IIIB, IV or recurrence after curative-intent surgery or thoracic radiotherapy. In order to demonstrate these three markers as significant prognostic factors, we compared overall survival (OS) between two groups divided by LMR, NLR and mGPS 0 - 1 versus 2, and performed univariate and multivariate Cox proportional hazard analyses. RESULTS: Groups with low LMR (< 2.07) and high NLR (≥ 5.28) experienced shorter OS (LMR: 6.5 versus 15.6 months in median, P < 0.01; NLR: 8.2 versus 15.6 months, P < 0.01) than groups with high LMR (≥ 2.07) and low NLR (< 5.28). However, no significant difference was detected in OS between mGPS 0 - 1 and 2 (13.0 versus 13.7 months, P = 0.61). As significant poor prognostic factors, our multivariate Cox hazard analysis detected ECOG PS 2 - 4 (hazard ration (HR): 3.09, 95% confidence interval (CI): 1.77 - 5.40; P < 0.01) and LMR < 2.07 (HR: 0.39, 95% CI: 0.21 - 0.79; P < 0.01). However, NLR was not selected in the multivariate analysis. CONCLUSION: LMR is an independent prognostic factor for advanced pulmonary SCC. Neither NLR nor mGPS is useful as prognostic factor for this histology. The optimal prognostic markers may differ from each subset of NSCLC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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