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Enregistrement W3094421306 · doi:10.1186/s12957-020-02048-7

Prognostic value of preoperative lymphocyte-related systemic inflammatory biomarkers in upper tract urothelial carcinoma patients treated with radical nephroureterectomy: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3094421306 sur OpenAlexaboutno aff
Yuan Shao, Wenxia Li, Dongwen Wang, Bo Wu

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgical Oncology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanxi Provincial Key Research and Development ProjectShanxi Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineSurgical oncologyUrothelial carcinomaCarcinomaUrologyMeta-analysisOncologyInternal medicineCancerBladder cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Growing evidence shows that the preoperative lymphocyte-related systemic inflammatory biomarkers are associated with the prognosis of patients with upper tract urothelial carcinoma (UTUC). These markers include neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), and monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR). However, these findings are inconsistent, and the prognostic significance of these biomarkers is unclear. Moreover, the currently available prognostic indicators do not precisely predict the outcome of UTUC patients. This motivated us to investigate the prognostic values of NLR, PLR, and MLR in UTUC patients treated with radical nephroureterectomy (RNU). Methods We prospectively registered this in PROSPERO (CRD42020186531). We performed a comprehensive literature search of the PubMed, Web of Science, EMBASE, and Cochrane Library databases to identify the eligible studies evaluating the prognostic values of preoperative NLR, PLR, and MLR. Hazard ratios with 95% confidence intervals of overall survival (OS), cancer-specific survival (CSS), disease-free survival (DFS), recurrence-free survival (RFS), metastasis-free survival (MFS), and progression-free survival (PFS) were extracted from the multivariate analyses and analyzed with fixed or random effects models when applicable. Heterogeneity among the studies was evaluated using Cochran’s Q test and I 2 statistic. Sensitivity and subgroup analyses were conducted to explore the origin of heterogeneity. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was applied to assess the quality of each enrolled study. Publication bias was determined using funnel plots together with Egger’s tests. The Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) was used to evaluate the quality of the evidence. Results Overall, we included 10,339 UTUC patients from twenty-five retrospective studies. The results indicated that elevated preoperative NLR, PLR, and MLR were significantly associated with worse OS, CSS, DFS/RFS/MFS, and PFS in the UTUC patients undergoing RNU. Furthermore, the results of sensitivity and subgroup analyses demonstrated the rationality and reliability of the results. Conclusions The present meta-analysis demonstrated a significant association between elevated preoperative NLR, PLR, and MLR and poor prognosis in patients with surgically treated UTUC. Hence, lymphocyte-related systemic inflammatory biomarkers, in conjunction with clinicopathological factors, molecular markers, and other prognostic indicators, could be helpful to determine the primary treatment strategies and to design individualized follow-up plans for UTUC patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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