The Prognostic Value of Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio in Metastatic Testicular Cancer
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the prognostic utility of pre-chemotherapy neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) in patients with metastatic germ cell tumors (GCTs) undergoing first-line chemotherapy. We utilized two institutional databases to analyze the pretreatment-derived NLR (dNLR). Predictive accuracy was evaluated using the Cox proportional hazard model adjusted for the international germ cell cancer collaborative group (IGCCCG) risk classification. Discriminatory accuracy was evaluated by determining the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). In total, 569 of 690 patients had available dNLR (IGCCCG: good, 64%; intermediate, 21%; poor, 16%). The 5-year and 10-year overall survivals (OSs) for good, intermediate, and poor risk groups were 96.2%, 92.8%, and 62.7% and 93.9%, 90.3%, and 62.7%, respectively. A dNLR of 2 provided the best discriminatory accuracy with an AUROC of 0.58 (95% CI: 0.52–0.65, p = 0.01) for progression-free survival (PFS), whereas for OS, a dNLR of 3 provided the best discriminatory accuracy with an AUROC of 0.62 (95% CI: 0.53–0.70, p < 0.01). A dNLR > 2 was associated with a hazard ratio (HR) of 1.99 (95% CI: 1.27–3.12, p < 0.01) for PFS, which lost its effect after adjustment for IGCCCG (HR: 1.44, 95% CI: 0.90–2.30, p = 0.13). For OS, a dNLR >3 was associated with an HR of 3.00 (95% CI: 1.79–5.01, p < 0.01), but lost its effect after adjustment for IGCCCG. Systemic inflammation plays a role in metastatic GCT, but its prognostic utility beyond established algorithms is limited. The general prognostic value of NLR can be seen across a number of tumors, although the consistency and magnitude of the effect differ according to cancer type, disease stage, and treatment received. We identified that an elevated NLR was associated with an adverse PFS and OS, but not independent of the IGCCCG risk classification. dNLRs >2 and >3 were associated with an adverse PFS and OS, respectively, in patients with metastatic GCT receiving first-line chemotherapy, but not independent of the IGCCCG risk classification.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».