Preoperative Serum Triglyceride to High-Density Lipoprotein Cholesterol Ratio Can Predict Prognosis in Non-Small Cell Lung Cancer: A Multicenter Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previously, research has reported associations of lipid and lipoprotein imbalances with carcinogenesis and cancer progression, so they have been considered as promising prognostic biomarkers for cancer in recent years. However, the correlation of preoperative serum triglyceride to high-density lipoprotein cholesterol ratio (TG/HDL-C) with non-small cell lung carcinoma (NSCLC) prognosis remains under exploration. Here, the study investigated the prognostic function of TG/HDL-C for NSCLC. Methods: The total combined group of this retrospective study enrolled 479 NSCLC patients from two tertiary referral hospitals, of which 223 patients were defined as the training group (Nanchang) and the remaining 256 were defined as the validation group (Wuhan). The cut-off of preoperative TG/HDL-C was determined through ROC curve in the training group and verified in the validation and combined groups subsequently. With one Cox proportional hazards model and K-M survival curves, a survival analysis was conducted. Results: In the training group, the optimal cut-off of TG/HDL-C was 1.02. Furthermore, the data based on the training group revealed a greater, shorter, overall survival (OS) in patients having a high TG/HDL-C (>1.02) than those having low TG/HDL-C (≤1.02). Meanwhile, in univariate and multivariate analysis, for prognostic OS among NSCLC patients, TG/HDL-C acted as one independent factor. All the results above were confirmed in the validation and combined groups. Conclusion: NSCLC patients with a comparatively low preoperative serum TG/HDL-C level had a correlation with well OS. TG/HDL-C possibly acted as one novel, effective prognostic biomarker for NSCLC patients.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».