Clinical significance of the advanced lung cancer inflammation index in gastrointestinal cancer patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background The advanced lung cancer inflammation index (ALI) has been identified as a scientific and clinical priority in multiple malignancies. The aim of this study is to investigate the value of the ALI before treatment in evaluating postoperative complications (POCs) and survival outcomes in patients with gastrointestinal (GI) cancer. Methods Electronic databases including PubMed, Embase and Web of Science were comprehensively reviewed up to June 2022. The endpoints were POCs and survival outcomes. Subgroup analyses and sensitivity analyses were also performed. Results Eleven studies including 4417 participants were included. A significant heterogeneity in the ALI cut-off value among studies was observed. Patients in the low ALI group showed increased incidence of POCs (OR=2.02; 95%CI:1.60-2.57; P<0.001; I 2 = 0%). In addition, a low ALI was also significantly associated with worse overall survival (HR=1.96; 95%CI: 1.58-2.43; P<0.001; I 2 = 64%), which remained consistent in all subgroups based on country, sample size, tumor site, tumor stage, selection method and Newcastle Ottawa Scale score. Moreover, patients in the low ALI group had an obviously decreased disease-free survival compared to these in the high ALI group (HR=1.47; 95%CI: 1.28-1.68; P<0.001; I 2 = 0%). Conclusion Based on existing evidence, the ALI could act as a valuable predictor of POCs and long-term outcomes in patients with GI cancer. However, the heterogeneity in the ALI cut-off value among studies should be considered when interpreting these findings.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».