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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».