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Enregistrement W3092865891 · doi:10.1007/s00345-020-03479-3

Pre-therapy serum albumin-to-globulin ratio in patients treated with neoadjuvant chemotherapy and radical nephroureterectomy for upper tract urothelial carcinoma

2020· article· en· W3092865891 sur OpenAlexaff
Benjamin Pradère, David D’Andrea, Victor M. Schuettfort, Beat Foerster, Fahad Quhal, Keiichiro Mori, Mohammad Abufaraj, Vitaly Margulis, Marine Deuker, Alberto Briganti, Tim Muilwijk, Kees Hendricksen, Yair Lotan, Pierre Karakiewic, Shahrokh F. Shariat

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Urology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMedizinische Universität WienUniversität Wien
Mots-clésMedicineInternal medicineChemotherapyLogistic regressionGastroenterologyNeoadjuvant therapyNephrologyOncologyUrologyProportional hazards modelCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The accurate selection of patients who are most likely to benefit from neoadjuvant chemotherapy is an important challenge in oncology. Serum AGR has been found to be associated with oncological outcomes in various malignancies. We assessed the association of pre-therapy serum albumin-to-globulin ratio (AGR) with pathologic response and oncological outcomes in patients treated with neoadjuvant platin-based chemotherapy followed by radical nephroureterectomy (RNU) for clinically non-metastatic UTUC. METHODS: We retrospectively included all clinically non-metastatic patients from a multicentric database who had neoadjuvant platin-based chemotherapy and RNU for UTUC. After assessing the pretreatment AGR cut-off value, we found 1.42 to have the maximum Youden index value. The overall population was therefore divided into two AGR groups using this cut-off (low, < 1.42 vs high, ≥ 1.42). A logistic regression was performed to measure the association with pathologic response after NAC. Univariable and multivariable Cox regression analyses tested the association of AGR with OS and RFS. RESULTS: Of 172 patients, 58 (34%) patients had an AGR < 1.42. Median follow-up was 26 (IQR 11-56) months. In logistic regression, low AGR was not associated with pathologic response. On univariable analyses, pre-therapy serum AGR was neither associated with OS HR 1.15 (95% CI 0.77-1.74; p = 0.47) nor RFS HR 1.48 (95% CI 0.98-1.22; p = 0.06). These results remained true regardless of the response to NAC. CONCLUSION: Pre-therapy low serum AGR before NAC followed by RNU for clinically high-risk UTUC was not associated with pathological response or long-term oncological outcomes. Biomarkers that can complement clinical factors in UTUC are needed as clinical staging and risk stratification are still suboptimal leading to both over and under treatment despite the availability of effective therapies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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