Predictive Value of Inflammatory and Nutritional Indexes in the Pathology of Bladder Cancer Patients Treated with Radical Cystectomy
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the focus of numerous studies has been the predictive value of inflammatory and nutritional parameters in oncology patients. The aim of our study was to examine the relationship between the inflammatory and nutritional parameters and the histopathological characteristics of patients with bladder cancer. A retrospective study included 491 patients who underwent radical cystectomy for bladder cancer between 2017 and 2021. We calculated the preoperative values of the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), the derived neutrophil-to-lymphocyte ratio (dNLR), the systemic immune-inflammation index (SII), the systemic inflammatory response index (SIRI), the platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), the lymphocyte-to-monocyte ratio (LMR), the prognostic nutritional index (PNI), and the geriatric nutritional risk index (GNRI). Statistically significant positive correlations were observed between NLR, dNLR, SII, SIRI, and PLR and the pathological stage of the tumor. We observed statistically significant inverse correlations for LMR, PNI, and GNRI with the tumor stage. SIRI was identified as an independent predictor of the presence of LVI. dNLR was identified as an independent predictor of positive surgical margins. GNRI was identified as an independent predictor of the presence of metastases in the lymph nodes. We noticed the predictive value of SIRI, dNLR, and GNRI in the pathology of bladder cancer 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 | 0,000 | 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 ».