Prognostic Value of Inflammation-Based Markers in Advanced or Metastatic Neuroendocrine Tumours
Notice bibliographique
Résumé
Background: The role of systemic inflammation–based markers remains uncertain in advanced or metastatic neuroendocrine tumours (NETS). Methods: Systemic inflammatory factors, such as levels of circulating white blood cells and other blood components, were combined to yield inflammation-based prognostic scores [high-sensitivity inflammation-based Glasgow prognostic score (hSGPS), neutrophil:lymphocyte ratio (NLR), platelet:lymphocyte ratio (PLR), high-sensitivity inflammation-based prognostic index (hSPI), and prognostic nutritional index (PNI)], whose individual values as prognostic markers were retrospectively determined. Univariate and multivariate analyses were used to examine the association of inflammatory markers with overall survival (OS). Results: The study included 135 patients. Univariate analysis revealed that elevated white blood cell count, elevated neutrophil count, low serum albumin, elevated high-sensitivity C-reactive protein, and elevated hSPI, hSGPS, and NLR scores were significantly associated with worse OS. Multivariate analyses demonstrated that, apart from pathology grade and original site of the tumour, elevated hSPI (p = 0.004) was an independent prognostic factor for worse OS. Conclusions: In the present study, elevated pretreatment hSPI was observed to be an independent predictor of shorter OS in patients with inoperable advanced or metastatic NET. The hSPI might thus provide additional guidance for therapeutic decision-making in such patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».