Lipid Profiles Impact on the Oncologic Outcome of Upper Tract Urothelial Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».