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Enregistrement W4386315605 · doi:10.1093/dote/doad052.092

248. SYSTEMIC INFLAMMATORY MARKERS AS PROGNOSTIC FACTORS IN ESOPHAGEAL CANCER: A MEXICAN PERSPECTIVE

2023· article· en· W4386315605 sur OpenAlexaff
A. Takahashi, Horacio Noé López Basave, Daniel T. Jones, Leonardo S. Lino‐Silva, Rosa A. Salcedo‐Hernández, G. Calderillo-Ruiz, María del Consuelo Díaz-Romero, Maria Fernanda Gomez-Hernandez, Ángel Herrera‐Gómez

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineEsophageal cancerCancerGastroenterologyUnivariate analysisProportional hazards modelOncologyLung cancerNeutrophil to lymphocyte ratioAdenocarcinomaMultivariate analysisLymphocyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Esophageal cancer (EC) represents the eighth most commonly diagnosed cancer, and sixth cause of cancer-related deaths worldwide. Several studies have demonstrated an association between systemic inflammation, anti-cancer immunity, and poor oncological outcomes in patients with EC. Biomarkers including neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), lymphocyte-to-monocyte ratio (LMR), and platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) may reflect the balance between pro-cancer inflammation and anti-cancer immune response and have prognostic implications in Mexican esophageal cancer patients. Methods A retrospective review of a prospectively collected database of all EC patients from 2011–2022 was performed. Baseline pre-treatment NLR, LMR and PLR was collected. The date of last follow-up or death was ascertained from medical records. ROC curves were used to calculate cut-off values for NLR and PLR, while the median-value was used for LMR. Serum albumin of <3.5 g/dL was considered malnutrition. Kaplan–Meier (univariate) and Cox regression (multivariate) were performed to evaluate survival against prognostic factors. Results 498 patients were included during the study period, 80.1% men and 19.9% women, median age 60 (±12.2) years old. Adenocarcinoma (49.8%) was the most common histological subtype, followed by squamous cell carcinoma (31.7%). Clinical stage included: I (3%), IIA-B (11.8%), III (37.6%), IVA (2.6%), and IVB (44.2%). Neoadjuvant chemoradiotherapy was the predominant initial therapy (50.4%), followed by chemotherapy (41.7%). ROC curves revealed the following cut-off value: 2.92 for NLR, 174 for IPL, and 3.5 for LMR. In the univariate analysis, four prognostic factors were significant for overall survival (NLR, PLR, LMR, albumin) (Table 1), while in the multivariate analysis only NLR and albumin remained independent factors for survival (Table 2). Conclusion In our population, low NLR and high albumin can be considered independent prognostic markers in patients with esophageal cancer. These common pretreatment biomarkers can serve to identify patients with good prognostic factors, contributing to an improved consent process and therapeutic decision making. Further research should focus on more accurate cut-off values for survival prognostication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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