MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283391407 · doi:10.3389/fonc.2022.899518

Systemic Immun e–Inflammation Index as a Predictor for Head and Neck Cancer Prognosis: A Meta-Analysis

2022· review· en· W4283391407 sur OpenAlexaboutno aff
Yunting Wang, Liang‐Tseng Kuo, Hsu‐Huei Weng, Cheng‐Ming Hsu, Ming‐Shao Tsai, Geng‐He Chang, Yi‐Chan Lee, Ethan I. Huang, Yao‐Te Tsai

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChiayi Chang Gung Memorial HospitalChang Gung Medical Foundation
Mots-clésMedicineInternal medicineFunnel plotMeta-analysisPublication biasConfidence intervalHazard ratioOncologyHead and neck cancerOdds ratioConfoundingCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Studies have reported inconsistent results regarding the prognostic value of the systemic immune–inflammation index (SII) in head and neck cancer (HNC). Thus, the present meta-analysis assessed the literature on the prognostic value of SII in those with HNC. Methods The Cochrane Library, EMBASE, and PubMed databases were searched, and study methodological quality was assessed using the Newcastle–Ottawa quality assessment scale. To determine the association of the SII with survival outcomes, pooled hazard ratios (HRs) as well as the associated 95% confidence intervals (CIs) were used. To assess the associations of the SII with clinicopathological features, the odds ratios (ORs) and corresponding 95% CIs were considered. Begg’s funnel plot and Egger’s linear regression test were used to assess publication bias. Results A total of 12 studies that together enrolled 4369 patients with HNC were analyzed. In the pooled results, a high pretreatment SII was correlated with poorer overall survival (HR = 2.09, 95% CI = 1.62–2.70, p < 0.001), disease-free survival (HR = 2.79, 95% CI = 1.99−3.89, p < 0.001), and progression-free survival (HR = 1.80, 95% CI = 1.30−2.48, p < 0.001). A stratified analysis indicated that SII for overall survival was applicable regardless of tumor site, treatment modality, overall stage, sample size, SII cutoff, and method for determining the SII cutoff. Furthermore, a high SII was correlated with a more advanced T classification (OR = 1.14, 95% CI = 1.09–1.18, p < 0.001) and nodal metastasis (OR = 1.55, 95% CI = 1.18–2.05, p = 0.002) in patients with HNC. Conclusions An elevated pretreatment SII predicts more advanced tumor and nodal status and poorer survival outcomes in cases of HNC. Because the measurement of SII is convenient and its use is cost-effective, we suggest that it can be applied by clinicians in the management of HNC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in OncologyMême sujetInflammatory Biomarkers in Disease PrognosisTravaux en français237 207