Prognostic Significance of Preoperative Systemic Cellular Inflammatory Markers in Gliomas: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Glioma is the most common malignant brain tumor and has high lethality. This tumor generated a robust inflammatory response that results in the deterioration of the disease. However, the prognostic role of systemic cellular inflammatory indicators in gliomas remains controversial. This meta-analysis aimed to assess the prognostic significance of preoperative neutrophil/lymphocyte ratio (NLR), platelet/lymphocyte ratio (PLR), lymphocyte/monocyte ratio (LMR), red cell distribution width (RDW), and prognostic nutritional index (PNI) in patients with gliomas. Databases of PubMed, EMBASE, Web of Science, and The Cochrane Library were systematically searched for all studies published up to January 2019. Study screening and data extraction followed established Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the quality of studies. Eighteen studies containing 3,261 patients were included. The analyses showed an increased NLR or RDW was found to be an independent predictor of worse survival in patients with gliomas (hazard ratio (HR): 1.38; 95% confidence interval (CI): 1.09-1.74; P = 0.008; and HR: 1.40; 95% CI: 1.13-1.74; P = 0.002, respectively). Furthermore, a higher PNI indicates a better overall survival (OS; HR: 0.57; 95% CI: 0.42-0.77; P = 0.0002). For the evaluation of PLR and LMR, none of these variables correlated with OS (P = 0.91 and P = 0.21, respectively). Our meta-analysis indicates the NLR, RDW, and PNI rather than PLR and LMR are the independent index for predicting the OS of gliomas. Pre-operative NLR, RDW, and PNI can help to evaluate disease progression, optimize treatment, and follow-up in patients with gliomas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».