Inflammatory Ratios as Predictors for Tumor Invasiveness, Metastasis, Resectability and Early Postoperative Evolution in Gastric Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Our study aimed to evaluate the baseline neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), lymphocyte-to-monocyte ratio (LMR), and systemic immune-inflammation index (SII) in relation to invasion, metastasis, and resectability for patients with gastric cancer, respectively, as predictors of death during hospitalization or surgical complications. A retrospective cohort study was conducted on 657 gastric cancer subjects. Inflammatory biomarkers were computed. The associations with tumor stage, metastasis, optimal procedure, in-hospital mortality, and surgical complications were evaluated. Subjects who underwent curative-intent surgery presented lower median NLRs (2.9 vs. 3.79), PLRs (166.15 vs. 196.76), and SIIs (783.61 vs. 1122.25), and higher LMRs (3.34 vs. 2.9) than those who underwent palliative surgery. Significantly higher NLRs (3.3 vs. 2.64), PLRs (179.68 vs. 141.83), and SIIs (920.01 vs. 612.93) were observed for those with T3- and T4-stage cancer, in comparison with those with T1- and T2-stage cancer. Values were significantly higher in the case of metastasis for the NLR (3.96 vs. 2.93), PLR (205.22 vs. 167.17), and SII (1179 vs. 788.37) and significantly lower for the LMR (2.74 vs. 3.35). After the intervention, the NLR, PLR, and SII values were higher (p < 0.01) for patients with surgical complications, and the NLR and SII values were higher for those who died during hospitalization. Higher NLRs, PLRs, SIIs, and lower LMRs were associated with a more aggressive tumor; during early follow-up, these were related to post-operative complications and death during hospitalization.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».