Prognostic Significance of the Preoperative Prognostic Nutritional Index in Epithelial Ovarian Cancer Patients: A Systematic Review and Meta-analysis of Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundThe main aim of this study was to validate the potential association between the preoperative prognostic nutritional index (PNI) and survival of patients with ovarian cancer (OC).MethodsWe systematically searched multiple databases (PubMed, EMBASE, and Web of Science) for publications up to June 30, 2019, to identify observational studies evaluating the PNI in relation to survival. Two reviewers independently extracted data and assessed the quality of each study using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Summary hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) were calculated with the aid of a random-effects model. The potential for publication bias was explored using Funnel plots as well as Begg’s and Egger’s tests.ResultsAmong the 15,000 studies selected for selection, 5 retrospective cohort studies (4 from China and one from Japan) comprising 1964 OC patients met the inclusion criteria. All studies were graded as ‘low risk of bias’ according to NOS. A low preoperative PNI was associated with poor overall survival (HR = 1.69, 95% CI = 1.16–2.46; I2 = 83.8%) and progression-free survival (HR = 1.86, 95% CI = 1.39–2.51; I2 = 29.7%) of OC patients. No significant publication bias was detected.ConclusionsCollective data from the present systematic review and meta-analysis suggest that a low preoperative PNI is associated with poor survival in OC. Further prospective studies are required to confirm these findings.
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 | 0,018 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».