Prognostic role of the systemic immune–inflammation index in upper tract urothelial carcinoma treated with radical nephroureterectomy: results from a large multicenter international collaboration
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the prognostic role of the preoperative systemic immune-inflammation index (SII) in patients with upper tract urothelial carcinoma (UTUC) treated with radical nephroureterectomy (RNU). MATERIALS AND METHODS: We retrospectively analyzed our multi-institutional database to identify 2492 patients. SII was calculated as platelet count × neutrophil/lymphocyte count and evaluated at a cutoff of 485. Logistic regression analyses were performed to investigate the association of SII with muscle-invasive and non-organ-confined (NOC) disease. Cox regression analyses were performed to investigate the association of SII with recurrence-free, cancer-specific, and overall survival (RFS/CSS/OS). RESULTS: Overall, 986 (41.6%) patients had an SII > 485. On univariable logistic regression analyses, SII > 485 was associated with a higher risk of muscle-invasive (P = 0.004) and NOC (P = 0.03) disease at RNU. On multivariable logistic regression, SII remained independently associated with muscle-invasive disease (P = 0.01). On univariable Cox regression analyses, SII > 485 was associated with shorter RFS (P = 0.002), CSS (P = 0.002) and OS (P = 0.004). On multivariable Cox regression analyses SII remained independently associated with survival outcomes (all P < 0.05). Addition of SII to the multivariable models improved their discrimination of the models for predicting muscle-invasive disease (P = 0.02). However, all area under the curve and C-indexes increased by < 0.02 and it did not improve net benefit on decision curve analysis. CONCLUSIONS: Preoperative altered SII is significantly associated with higher pathologic stages and worse survival outcomes in patients treated with RNU for UTUC. However, the SII appears to have relatively limited incremental additive value in clinical use. Further study of SII in prognosticating UTUC is warranted before routine use in clinical algorithms.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».