The Prognostic Value of Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio in Patients with Metastatic Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Metastatic renal cell carcinoma (mRCC) is an aggressive cancer characterised by an increased recurrence rate and an inadequate response to treatment. This study aimed to investigate the importance of the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) as a prognostic marker for long-term survival in patients with mRCC. Methods: We retrospectively analysed data from 74 patients with mRCC treated at our medical centre with tyrosine kinase inhibitors (TKIs) and immune checkpoint inhibitors (ICIs). We evaluated the predictive value of NLR for overall survival (OS) in these patients. Results: The median OS was 5.1 months in the higher NLR group (≥3) and 13.3 months in the lower NLR group (<3) (p < 0.0001). There was no significant difference in the OS between the TKI and ICI therapies in the low NLR group (12.9 vs. 13.6 months, p = 0.411) or in the high NLR group (4.7 vs. 5.5 months, p = 0.32). Both univariate and multivariate analyses revealed that a higher NLR was an independent prognostic factor of long-term survival in patients with mRCC treated with first-line therapy. Conclusions: This retrospective study showed that adding NLR to other Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) and International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC) variables might improve the prognostic and predictive power of these models.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».