The Prognostic Values of a Novel Preoperative Inflammation-Based Score in Japanese Patients With Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several previous researchers have investigated the prognostic value of the combinations of systemic inflammatory markers. However, the prognostic power of these systemic inflammatory markers is not identical. We aimed to establish a novel prognostic score based on systemic inflammatory markers. Methods: Four hundred non-small cell lung cancer (NSCLC) patients who underwent surgery and were followed more than 5 years were included. Univariate and multivariate analyses were calculated by the Cox proportional hazards regression model. Results: Among systemic inflammatory markers which were used for the previously reported indexes, preoperative serum C-reactive protein (CRP) and body mass index (BMI) were independent prognostic markers in multivariate analysis, while serum albumin level, neutrophil to lymphocyte ratio and platelet to lymphocyte ratio were not. Based on this result, a novel score was established. Patients with both normal CRP (< 0.13 ng/dL) and high BMI (> 20.6 kg/m 2 ) were allocated a score of 0. Patients in whom only one of these abnormalities was present were allocated a score of 1, whilst those with both high CRP and low BMI were given a score of 2. Patients with score 0 had 84.44% of 5-year cancer-specific survival, while patients with score 1 - 2 had a 61.88%. On multivariate analysis, this novel score was an independent prognostic factor. Conclusion: This novel score based on CRP and BMI might serve as an efficient prognostic indicator in resected NSCLC. World J Oncol. 2019;10(4-5):176-180 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1222 Â
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».