Analysis of Factors Influencing the Prognosis of Neoadjuvant Chemotherapy for Breast Cancer with Peripheral Blood Inflammatory Markers
Notice bibliographique
Résumé
To explore the factors influencing the prognosis of neoadjuvant chemotherapy for breast cancer. From January 2014 to January 2017 123 breast cancer patients receiving neoadjuvant chemotherapy (NAC) were selected, establish the optimal threshold value of peripheral blood inflammation indicators, patients were divided into high and low groups according to the optimal threshold, contrast different peripheral blood inflammation indexes with pathological complete remission (pCR) after chemotherapy, relationship between disease-free survival (DFS). Patients were divided into two groups with high and low ratios according to the critical values of neutrophil/lymphocyte ratio (NLR) 2.34 and PLR critical value 130.21, the pCR rate of patients with low NLR and PLR group was significantly higher than that of patients with high NLR and high PLR group ( P =0.001), patients with high NLR had shorter DFS than those with low NLR ( P =0.001), patients with high PLR had shorter DFS than those with low PLR ( P =0.001). In patients without pCR after NAC, the DFS of patients in the high NLR group was worse than that in the low NLR group, DFS of patients in the high NLR group were worse than those in the low NLR group, DFS of patients with high PLR group was also worse than that of patients with low PLR group (All P <0.05). Multivariate analysis showed that high PLR and KI-67 were the factors that affected the poor prognosis of breast cancer patients who had received NAC, high NLR was not an independent prognostic factor. High levels of NLR and PLR in peripheral blood before NAC predict poor prognosis in breast cancer patients, Ki-67 and PLR are independent risk factors.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».