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Enregistrement W4309788008 · doi:10.3390/curroncol29110702

Nomogram Based on Monocyte-to-Lymphocyte Ratio to Predict Survival of Unresectable Esophageal Squamous Cell Carcinoma Who Receive First-Line PD-1/PD-L1 Inhibitors Combined with Chemotherapy

2022· article· en· W4309788008 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaolu Ma, Yongfeng Ding, Jiong Qian, Mingyu Wan, Ning Li, Chenyu Mao, Cheng Xiao, Haiping Jiang, Yulong Zheng, Luntao Wu, Xiaoyu Chen, Nong Xu

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceZhejiang University
Mots-clésMedicineNomogramEsophageal squamous cell carcinomaChemotherapyOncologyMonocyteBasal cellInternal medicineLymphocytePD-L1Cancer researchCarcinomaImmunotherapyImmunologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Chemoimmunotherapy has become the first-line treatment for unresectable esophageal squamous cell carcinoma (ESCC). Still, reliable biomarkers to identify patients who could benefit from this combined therapy remain uncertain. This study focused on elucidating the predictive significance of the monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR) and establishing the prognostic nomogram for unresectable ESCC treated with chemoimmunotherapy. Methods. Data of clinical features, peripheral blood parameters, and treatment records were collected in unresectable ESCC patients who received PD-1/PD-L1 inhibitors plus chemotherapy as the first-line treatment from September 2017 to August 2021. The nomogram based on MLR and clinical parameters for predicting the overall survival (OS) was developed and validated. Results. Out of 81 patients enrolled, patients with a lower MLR had significantly longer progression-free survival (PFS) and OS than patients with a higher pretreatment MLR (p = 0.0067; p = 0.00069). The OS nomogram integrating MLR, performance status (PS) score, and body mass index (BMI) achieved a C-index of 0.770 (95%CI 0.645–0.896). The area under the ROC curve (AUC) value of the nomogram predicting 12-, 18-, and 24-month OS rates were 0.855, 0.792, and 0.744, respectively, which were higher than the clinical TNM staging system or the MLR. Stratified by the nomogram-generated scores, three risk groups (low, moderate, and high) in survival curves manifested a distinct difference (p < 0.0001). Conclusion. MLR emerged as an independent predictive factor for PFS and OS in treatment-naive unresectable ESCC patients treated with chemoimmunotherapy. The constructed nomogram of MLR and clinical parameters was a reliable model for prognostic estimation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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