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Enregistrement W2908125496 · doi:10.1200/jco.2014.32.15_suppl.10556

Predictive ability of blood neutrophil-to-lymphocyte and platelet-to-lymphocyte ratio in gastrointestinal stromal tumors (GIST).

2014· article· en· W2908125496 sur OpenAlexaff
Jennifer M. Racz, Michelle C. Cleghorn, M. Carolina Jimenez, Eshetu G. Atenafu, Timothy Jackson, Allan Okrainec, Lashmi Venkatraghavan, Fayez A. Quereshy

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGiSTMedicineHazard ratioInternal medicineProportional hazards modelUnivariate analysisLymphocyteGastroenterologyMultivariate analysisNeutrophil to lymphocyte ratioOncologyUnivariatePlateletConfidence intervalMultivariate statisticsStromal cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10556 Background: The immune response, specifically the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), has recently been shown to be prognostic in untreated, primary GIST. Moreover, the platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) has been shown to predict outcome in several gastrointestinal tumors; however, no studies have examined its predictive ability in GIST. This study serves to evaluate the prognostic utility of NLR and PLR in patients undergoing surgical resection for GIST. Methods: All patients who underwent surgical resection for primary, localized GIST from 2001 to 2011 were identified from a prospectively maintained database. Demographic profile, clinicopathologic variables, laboratory values and recurrence rates were analyzed. NLR and PLR were both assessed pre-operatively. Survival curves were calculated by the Kaplan-Meier product limit method and compared by the log-rank test. Univariate and multivariate Cox proportional hazard regression models were used to identify associations with outcome variables. High/low NLR and PLR were determined using optimization techniques, and defined as ≥2.04/<2.04 and ≥245/<245, respectively. Results: 93 patients were included. On univariate analysis, PLR was associated with recurrence-free survival (RFS) (HR .271, 95% CI .078 – .938, p = .039). PLR was also associated with RFS on multivariate analysis (HR .048, 95% CI .003 – .884, p = .041). Patients with low PLR had 2- and 5-year RFS of 94 and 84%, compared with 57 and 57% in those with high PLR. RFS in patients with mitotic rate ≤5/50 HPF with low PLR was significantly longer than in those with high PLR (p = .007). Similarly, RFS in patients with tumor size <5 cm with low PLR was significantly longer than in those with high PLR (p = .004). NLR was not associated with either RFS (p = .226) or overall survival (p = .994). Conclusions: Although there was no association between NLR and survival, a low PLR was associated with improved RFS, especially in tumors with mitotic rate ≤5/50 HPF or <5 cm. The independent prognostic ability of PLR to predict disease recurrence in these patients suggests that it may play a role in risk stratification schemes when deciding which patents will benefit from adjuvant therapy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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