Prognostic Value of Pre-Treatment Prognostic Nutritional Index in Esophageal Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Prognostic nutritional index, combining albumin and lymphocyte counts, which represents the nutritional and immune status, was considered as a effective predictor for the patient's prognosis after surgery. To comprehensively analyze the relative effectiveness of prognostic performance of pretreatment prognostic nutritional index in esophageal cancer, we performed this meta-analysis. Methods We performed a systemic search in PubMed, EMBASE, CNKI and Web of science. The hazard ratios (HRs) or odds ratios (ORs) with their corresponding 95% confidence intervals (CIs) were extracted to explore the correlation between PNI and the postoperative survival of patients with esophageal cancer, including overall survival(OS), recurrence-free survival(RFS) and postoperative complications. The Newcastle-Ottawa Scale(NOS) was applied to estimate the quality of the included studies. The Begg's test was applied to assess the publication bias. Result A total of 13 articles with 3543 patients, were included in our meta-analysis, and 9 studies reported OS in 2731 esophageal cancer patients. The pooled results of the 9 studies suggested that esophageal cancer patients with a low prognostic nutritional index would have a worse overall survival(HR=1.14 95% CI 0.99-1.31 P<0.05). The integrated results also indicated that the prognostic nutritional index was a negative predictor for RFS. Conclusion This meta-analysis indicated a high correlation between PNI and postoperative survival of esophageal cancer. Esophageal cancer patients with low PNI value tend to have worse overall survival(OS) and may be at a higher risk of esophageal cancer recurrence. However, more relevant researches are needed to confirm the association between PNI and postoperative complications of esophageal cancer. Keywords: Prognostic nutritional index, Esophageal cancer, Prognosis, Meta-analysis, Overall survival
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».