Markers of Systemic Inflammation in Neuroendocrine Tumors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to assess the impact of systemic markers of inflammation on the outcomes in patients with neuroendocrine tumors (NETs) treated with everolimus or placebo (as measured by baseline neutrophil-to-lymphocyte ratio [NLR] and lymphocyte-to-monocyte ratio [LMR]). METHODS: Patient data (gastrointestinal, pancreatic, and lung NETs) from 2 large phase 3 studies, RADIANT-3 (n = 410) and RADIANT-4 (n = 302), were pooled and analyzed. The primary end point was centrally assessed progression-free survival (PFS) as estimated by the Kaplan-Meier method. RESULTS: In the pooled population, elevated LMR (median PFS, 11.1 months; 95% confidence interval, 9.3-13.7; hazard ratio, 0.69; P < 0.001) and reduced NLR (median PFS, 10.8 months; 95% confidence interval, 9.2-11.7; hazard ratio, 0.75; P = 0.0060) correlated with longer PFS among all patients. These markers were also found to be prognostic in the everolimus- and placebo-treated subgroups. CONCLUSIONS: Data from this study suggest that LMR and NLR are robust prognostic markers for NETs and could potentially be used to identify patients who may receive or are receiving the most benefit from targeted therapies. As both are derived from a complete blood count, they can be routinely used in clinical practice, providing valuable information to clinicians and patients alike.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle