The prognostic predictive value of systemic immune index and systemic inflammatory response index in nasopharyngeal carcinoma: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To study the predictive value of systemic immune index (SII) and systemic inflammatory response index (SIRI) in the prognosis of patients with nasopharyngeal carcinoma. Methods: Two researchers independently searched PubMed, Cochrane, Embase, and Web of Science databases (until March 18, 2022) for all studies on SII, SIRI, and prognosis in patients with nasopharyngeal carcinoma. Quality assessment of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). In addition, a bivariate mixed-effects model was used to explore predictive value. Results: A total of 9 studies that satisfied the requirements were included, involving, 3187 patients with nasopharyngeal carcinoma. The results of the meta-analysis showed that SII could be an independent predictor of OS (HR=1.78, 95%CI [1.44-2.20], Z=5.28, P<0.05), and SII could also be an independent predictor of PFS (HR=1.66, 95%CI [1.36-2.03], Z=4.94, P<0.05). In addition, SIRI could also serve as an independent predictor of OS (HR=2.88, 95%CI [1.97-4.19], Z=5.51, P<0.05). The ROC area was 0.63, the sensitivity was 0.68 (95%CI [0.55-0.78]), and the specificity was 0.55 (95%CI [0.47-0.62]), all of which indicated that SII had a certain predictive value for OS. Conclusion: SII and SIRI can be used as independent predictors to predict the prognosis and survival status of patients with nasopharyngeal carcinoma and have certain predictive accuracy. Therefore, SII and SIRI should be considered in studies that update survival risk assessment systems. Systematic Review Registration: https://www.ytyhdyy.com/, identifier PROSPERO (CRD42022319678).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».