MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2916562315 · doi:10.14740/wjon1184

Gustave Roussy Immune Score Is a Prognostic Factor for Chemotherapy-Naive Pulmonary Adenocarcinoma With Wild-Type Epidermal Growth Factor Receptor

2019· article· en· W2916562315 sur OpenAlexvenueno aff
Seigo Minami, Shouichi Ihara, Kiyoshi Komuta

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioOncologyEpidermal growth factor receptorProportional hazards modelProgression-free survivalChemotherapyAdenocarcinomaPerformance statusLung cancerLactate dehydrogenaseImmunotherapyCancerConfidence intervalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Gustave Roussy Immune Score (GRIm-Score) was developed based on the Royal Marsden Hospital (RMH) prognostic score for the purpose of a better patient selection for immunotherapy phase I trials. This scoring system is simply calculated by neutrophil-to-lymphocyte ratio, lactate dehydrogenase (LDH), and serum albumin concentration. The aim of our study was to determine whether GRIm-Score is a practically useful prognostic biomarker for advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) patients treated with cytotoxic chemotherapy or epidermal growth factor receptor-tyrosine kinase inhibitor (EGFR-TKI). METHODS: This retrospective and single institutional study collected 185 adenocarcinomas without active EGFR mutation, 115 squamous cell carcinomas treated with first-line cytotoxic chemotherapy, and 140 NSCLCs with mutant EGFR treated with first- or second-generation EGFR-TKI monotherapy. These treatments were initiated between July 2007 and March 2018 at our hospital. We compared overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) between high and low GRIm-Score groups. Using multivariate Cox proportional hazard analyses, we also found prognostic factors of survival times. RESULTS: The OS and PFS of low GRIm-Score group were significantly longer than those of high-score group in wild-type EGFR adenocarcinoma (low vs. high; median OS, 18.4 vs. 5.1 months, P < 0.01, and median PFS, 5.8 vs. 3.7 months, P = 0.01) and EGFR-mutant NSCLC (median OS, 38.9 vs. 10.4 months, P < 0.01, and median PFS, 15.9 vs. 5.0 months, P < 0.01). Subsequent multivariate analyses detected high GRIm-Score in wild-type EGFR adenocarcinoma as a poor prognostic factor of OS (hazard ratio (HR) 2.20, 95% CI 1.47 - 3.31, P < 0.01), and in the EGFR-mutant NSCLC as a poor prognostic factor of PFS (HR 1.89, 95% CI 1.00 - 3.55, P = 0.049). CONCLUSIONS: High GRIm-Score was an independent prognostic biomarker of OS of first-line cytotoxic chemotherapy for wild-type EGFR adenocarcinoma and of PFS of first- or second-generation EGFR-TKI for EGFR-mutant NSCLC. Therefore, GRIm-Score is not only a specific selection marker for experimental immunotherapy trials, but may also be a promising and useful pretreatment prognostic maker for specific NSCLC subsets in the real-world practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of OncologyMême sujetInflammatory Biomarkers in Disease PrognosisTravaux en français237 207