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Enregistrement W2912368033 · doi:10.1182/blood-2018-99-116316

Prognostic Significance of Neutrophil to Lymphocyte Ratio (NLR) in Relapsed/Refractory Aggressive Lymphoma Salvage Chemotherapy — Analysis of Canadian Cancer Trials Group (CCTG) ly.10 Trial

2018· article· en· W2912368033 sur OpenAlexaffabout
Mina Dehghani Mohammadabadi, Annette E. Hay, Lois E. Shepherd, Michael Crump, Bingshu E. Chen, Tara Baetz

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineOncologySalvage therapyLymphomaGemcitabineChemotherapy regimenNeutrophil to lymphocyte ratioTransplantationChemotherapyLymphocyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) at the time of diagnosis has been shown as a prognostic marker to predict outcomes of treatment in patients with aggressive lymphoma in both non-Hodgkin (NHL) and Hodgkin lymphoma (HD). The growing evidence that tumor microenvironment, host immunity and inflammatory responses play an important role in progression of different malignancies supports this rationale. The prognostic significance of NLR has only been studied in the frontline setting in HD and NHL. Therefore the aim of this study is to evaluate correlation of NLR with response to salvage therapy in patients with relapsed or refractory aggressive lymphoma. Methods: This is a retrospective review of participants in the CCTG LY.10 trial, a phase 2 clinical trial evaluating treatment with Gemcitabine, Dexamethasone and Cisplatin (GDP) in patients with relapsed or refractory NHL and HD who are eligible for Autologous Stem Cell Transplantation (ASCT). Seventy-seven patients were treated with GDP, 23 with HD and 51 with NHL. The overall response rate (ORR) including complete and partial response to GDP salvage therapy was 69.5% in HD and 49% in NHL. NLR was calculated on all patients at the time of relapse. Biomarker Threshold Models (Chen et al, 2014, Computational Statistics and Data Analysis, V71, page 324-334) were applied to identify the optimal cut off point for NLR. Categorical variables were compared using Chi-square test and survival distributions were compared using KM curves and Log-rank test. Results: A NLR of 8.4 was determined to be the optimal cut-off for prognosis. Among the full cohort of 77 patients, ORR in those with a NLR of < 8.4 was 70.6%, as compared with 33.4% for those with a NLR of > 8.4 (p=0.005). In the HD cohort the RR was 86.7% vs 50% (P =0.059) and was 63.9% vs 26.7% in the NHL cohort (P =0.015). In NHL the ability to proceed to transplant was correlated with NLR of <8.4 with 52.7% vs 20% of patients proceeding to ASCT (P = 0.031). All patients with HD proceeded to transplant regardless of their NLR. Patients with NLR <8.4 had better progression free survival (PFS) at 12 months; 100% vs 71% in patients with HD (P = 0.028) and 27 % vs 11% in patients with NHL (P =0.05). Conclusion: NLR is a readily available marker correlated with outcomes (ORR, transplant rate and PFS) and can be used to identify high risk patients at the time of relapse of aggressive lymphoma. This easily measurable prognostic marker would be especially useful in the era of novel treatment options to identify higher risk patients. Further analysis on larger data sets are required to validate this finding. Disclosures Hay: Seattle Genetics: Research Funding; Roche: Research Funding; Janssen: Research Funding; Novartis: Research Funding; Amgen: Research Funding; Kite: Research Funding. Baetz:Merck: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Roche: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Novartis: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Seattle Genetics: Research Funding.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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