Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio and Platelet-to-Lymphocyte Ratio as Prognostic Markers for Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer Treated with Immunotherapy: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC) has led to a high number of mortalities. Immunotherapy, as a first-line treatment in advanced NSCLC, currently has no clarity regarding its prognostic markers to assess the treatment outcome. This systematic review aimed to evaluate neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) and platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) as prognostic markers in advanced NSCLC patients treated with immunotherapy. Materials and Methods: This systematic review was conducted using the PRISMA guidelines, starting from screening for relevant studies from several databases. Each included cohort study was further assessed by using the Newcastle−Ottawa Quality Assessment Scale, and the available data were extracted for qualitative and quantitative synthesis in pooled and subgroup analysis. Results: A total of 1719 patients were included in this meta-analysis. Hazard ratio (HR) outcomes for progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) for NLR and PLR showed significant results, supporting NLR and PLR as prognostic markers (NLR: HR PFS 2.21 [95% CI: 1.50−3.24; p < 0.0001] and HR OS 2.68 [95% CI: 2.24−3.6; p < 0.0001]; PLR: HR PFS 1.57 [95% CI: 1.33−1.84; p < 0.00001] and HR OS 2.14 [95% CI: 1.72−2.67; p < 0.00001]). Subgroup analysis with a cut-off value of 5 for NLR and 200 for PLR also demonstrated notable outcomes. Higher NLR and PLR levels are associated with poor prognostic. Conclusions: There is considerable evidence regarding both markers as prognostic markers in NSCLC patients treated with immunotherapy. However, further studies with more homogeneous baseline characteristics are required to confirm these findings.
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| 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) | 0,003 | 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 ».