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Enregistrement W4393042841 · doi:10.14740/wjon1800

Lipid Profiles Impact on the Oncologic Outcome of Upper Tract Urothelial Carcinoma

2024· article· en· W4393042841 sur OpenAlexvenueno aff
Kuan-Yi Tu, Ching‐Chia Li, Wei‐Ming Li, Hsin‐Chih Yeh, Hung‐Lung Ke, Wen‐Jeng Wu, Tsu Ming Chien, Sheng‐Chen Wen, Yen‐Chun Wang, Hsiang‐Ying Lee

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKaohsiung Medical University Chung-Ho Memorial HospitalKaohsiung Medical University
Mots-clésMedicineProportional hazards modelInternal medicineUrologyRetrospective cohort studyCancerOncologyMultivariate analysisGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The prognosis of upper tract urothelial carcinoma (UTUC) varies, with T3/T4 UTUC having less than 50% 5-year survival post-radical nephroureterectomy (RNU). Lipid profiles including cholesterol (CHOL), low-density lipoprotein (LDL), and triglycerides (TGs), and high-density lipoprotein (HDL) have shown correlations with oncologic outcomes in various cancers. We aimed to investigate the prognostic significance of the lipid profiles in UTUC patients who had received RNU. Methods: In this retrospective study, a total of 217 UTUC patients who underwent RNU were analyzed. Prognostic factors for overall survival (OS), cancer-specific survival (CSS), and progression-free survival (PFS) were assessed using Cox proportional hazards regression model and competing risk analysis. Results: The median follow-up duration was 2.36 years. Fifty-one (23.50%) of the patients experienced tumor progression, 16 (7.37%) died from UTUC, and 41 (18.89%) died from all causes during the follow-up period. Multivariate analysis revealed that elevated CHOL, low HDL, and elevated TG were linked to worse OS (P = 0.0188, 0.0002, and 0.0001, respectively). Higher CHOL, LDL, and TG, as well as lower HDL significantly affected PFS (P < 0.001 for all), and elevated CHOL and TG were associated with poorer CSS (P = 0.0033 and 0.0179). A competing risk model indicated that elevated LDL increased the risk of cancer progression (P = 0.407), with CHOL increasing the risk of UTUC-specific mortality (P = 0.0162). Limitations include retrospective design, limited, single-time sampling and relatively small sample size. Conclusions: Lipid profiles were identified as prognostic indicators for UTUC patients post-RNU. It highlights the potential importance of lipid management in improving tumor-related outcomes.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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