Blood-based-inflammation-markers, body mass index, and survival of nonmetastatic esophageal cancer.
Notice bibliographique
Résumé
324 Background: Blood-based-inflammation-markers (BBIM) and Body Mass Index (BMI) have been associated with overall survival (OS) in a number of cancers. Inflammation and obesity have biological interactions. We evaluated the role of Neutrophil-to-Lymphocyte-Ratio (NLR), Platelet-to-Lymphocyte-Ratio (PLR) and Systemic-Inflammation-Index (SII) in conjunction with BMI as predictors of OS in localized/locally-advanced-esophageal cancer (LEC/LAEC). Methods: LEC/LAEC patients treated from 2006-2014 had the following variables analyzed both as continuous and categorical: BMI (low <25 kg/m2, high ≥25 kg/m2), NLR (low <4, high ≥4), PLR (low <232, high ≥232), and SII (low <1375, high ≥1375), with OS. Univariate (UVA) and Multivariate analysis (MVA) were analyzed using Cox regression (adjusted hazard ratios, aHR; 95% Confidence Intervals, CI). MVA models of OS were built, assessing different categorical combinations of BBIM factors with and without BMI. Results: Of 411 pts, 79% were males, median age was 63.5 years, 67% were adenocarcinomas; Stage I/II/III: 14%, 28%, 59%; Median BMI was 26.5kg/m2 and BMI distribution was: 3% underweight, 40% normal weight, 37% overweight and 20% obese. After a median follow-up of 87 months, 204 pts recurred, and 257 died. In MVA, BMI alone had no impact on OS (aHR 0.89, CI 0.7-1.1, p=0.15); individually as continuous variables, higher SII (p=0.03) and higher NLR (p=0.006) were inversely associated with OS whereas higher PLR was not (p=0.10). In an MVA of categorical combinations of BMI and BBIM on OS, patients in the high-BMI/low-PLR group were at lower risk of death when compared to all other groups (aHR=0.65, 95%CI:0.5-0.8, p=0.007). Similar non-statistically significant trends were shown when SII and NLR were individually combined with BMI (aHR=0.77, 95%CI:0.6-1.0, p=0.09; aHR=0.74, 95%CI:0.5-1.0, p=0.05, respectively). Conclusions: Our results suggest that in LEC/LAEC pts, high BMI and low PLR together are associated with improved OS when compared to pts with low BMI and/or high PLR. NLR and SII alone were associated with OS. Further studies evaluating the underlying mechanisms of BBMI, in particular PLR and inflammation/obesity are warranted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».