Biomarkers of systemic inflammation provide additional prognostic stratification in cancers of unknown primary
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biomarkers of systemic inflammation have been shown to predict outcomes in patients with cancer of unknown primary (CUP). We sought to validate these findings in patients with confirmed CUP (cCUP) and explore their role alongside existing clinicopathological prognostic categories. PATIENTS AND METHODS: CUP oncologist from across the United Kingdom were invited to include patients with cCUP referred to their local CUP multidisciplinary team. Patient demographics, clinical, pathological and outcome data were recorded and analysed. RESULTS: Data were available for 548 patients from four CUP services. 23% (n = 124) of patients met clinicopathological criteria for favourable-risk cCUP. On multivariate analysis c-reactive protein (CRP) (p < 0.001) and the Scottish Inflammatory Prognostic Score (SIPS: combining albumin and neutrophil count) (p < 0.001) were independently predictive of survival. CRP and SIPS effectively stratified survival in patients with both favourable-risk and poor-risk cCUP based on clinicopathological features. CONCLUSIONS: Biomarkers of systemic inflammation are reliable prognostic factors in patients with cCUP, regardless of clinicopathological subgroup. We recommend that CRP or SIPS are incorporated into routine clinical assessments of patients with cCUP as a tool to aid investigation and/or treatment decision-making across all groups. Established clinicopathological factors can then be used to inform management pathways and specific systemic anticancer therapy selection.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».