Prognosis and complications of patients with primary gastrointestinal diffuse large B‐cell lymphoma: Development and validation of the systemic inflammation response index‐covered score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to evaluate the predictive value of systemic inflammation response index (SIRI) in primary gastrointestinal diffuse large B-cell lymphoma (PGI-DLBCL) patients and establish a highly discriminating risk prediction model. METHODS: This retrospective analysis included 153 PGI-DCBCL patients diagnosed between 2011 and 2021. These patients were divided into a training set (n = 102) and a validation set (n = 51). Univariate and multivariate Cox regression analyses were conducted to examine the significance of variables on overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). An inflammation-covered score system was established according to the multivariate results. RESULTS: The presence of high pretreatment SIRI (≥1.34, p < 0.001) was significantly associated with poorer survival and identified as an independent prognostic factor. Compared with NCCN-IPI, the prognostic and discriminatory capability of the novel model SIRI-PI showed a more precise high-risk assessment with a higher area under the curve (AUC) (0.916 vs 0.835) and C-index (0.912 vs 0.836) for OS in the training cohort, and similar results were obtained in the validation cohort. Moreover, SIRI-PI also showed good discriminative power for efficacy assessment. This new model identified patients at risk of developing severe gastrointestinal complications following chemotherapy. CONCLUSIONS: The results of this analysis suggested that the pretreatment SIRI may be a potential candidate for identifying patients with a poor prognosis. And we established and validated a better-performing clinical model, which facilitated the prognostic stratification of PGI-DLBCL patients and can serve as a reference for clinical decision-making.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».