The prognostic and clinical value of neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) in ovarian cancer: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ovarian cancer (OC) is a major gynecological malignancy with varying prognosis. The Neutrophil-toLymphocyte Ratio (NLR) has been proposed as a potential prognostic biomarker. This study aimed to evaluate the prognostic and clinical value of NLR in OC. Methods: A systematic review and meta-analysis were performed following PRISMA guidelines, including studies that evaluated the association between NLR and survival outcomes in OC patients. Search was performed in PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library databases. Quality assessment was done using Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Heterogeneity was assessed, and pooled hazard ratios (HRs) were calculated using fixed or random-effects models as appropriate. Results: Twenty studies involving various ethnicities, ages, and sample sizes were included. A high NLR was found to be inversely correlated with overall survival (OS) (HR= 1.21, 95% CI 1.09-1.34, P<0.001) and progression-free survival (PFS) (HR=1.20, 95% CI 1.03-1.38, P<0.001). Stratified analyses showed a stronger association in Asian patients, studies with smaller sample sizes, younger patients, and higher NLR cutoff values. Conclusion: The meta-analysis suggests a significant inverse association between NLR and survival outcomes in OC patients, emphasizing NLR's potential as a simple, cost-effective prognostic biomarker. However, substantial heterogeneity and influence of confounding factors underscore the need for further investigation.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».