Gustave Roussy Immune Score and Royal Marsden Hospital Prognostic Score Are Prognostic Markers for Extensive Disease of Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Royal Marsden Hospital prognostic score (RMH score) and the Gustave Roussy immune score (GRIm-score) were developed in order to select more suitable patient for phase I trials. Lactate dehydrogenase (LDH) and serum albumin concentration are common risk factors to these two systems. As the third risk factor, the RMH score and the GRIm-score adopt number of metastatic sites and neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), respectively. We aimed to investigate whether these two systems are also useful for extensive disease of small cell lung cancer (ED-SCLC). METHODS: We retrospectively collected 128 patients who had initiated platinum-based chemotherapy at our hospital between September 2007 and March 2018. We divided our patients into low (score 0 - 1) and high (2 - 3) score groups, and compared overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) between them. Multivariate Cox proportional hazard analyses found prognostic factors of survival times. RESULTS: Regarding GRIm-score, OS was significantly shorter in high score group than in low score group (median 6.1 vs. 11.4 months, P < 0.01), while no significant difference was observed in PFS (median 4.7 vs. 5.0 months, P = 0.12). Both OS (median 6.9 vs. 12.4 months, P < 0.01) and PFS (median 4.4 vs. 5.4 months, P = 0.01) were significantly shorter in high RMH score group than in low group. Multivariate analyses detected both high GRIm-score (hazard ratio (HR) 1.80, 95% confidence interval (CI) 1.20 - 2.72, P < 0.01) and high RMH score (HR 1.93, 95% CI 1.27 - 2.92, P < 0.01) as independent worse prognostic factors of OS, and then only high RMH score (HR 1.53, 95% CI 1.04 - 2.25, P = 0.03) as independent worse prognostic factor of PFS. CONCLUSIONS: Both RMH score and GRIm-score are useful as independent prognostic factors of OS in ED-SCLC. However, only RMH score is an independent prognostic factor of PFS.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».