Prognostic Value of Lymphocyte-to-Monocyte Ratio (LMR) in Patients With Prostate Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to evaluate the prognostic value of lymphocyte-to-monocyte ratio (LMR) in patients with prostate cancer (PCa) by a method of meta-analysis. China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Data, PubMed, Web of Science, Cochrane Library, and Embase were searched to collect relevant literature until March 2023. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the bias risk of the literature included. Hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) were used to evaluate the prognostic value of LMR in PCa. Stata 15.0 statistical software was used for data analysis. A total of six published articles were included in this meta-analysis, containing 1,104 patients with PCa. The results of the meta-analysis indicated better overall survival (OS; HR = 1.73, 95% CI: 1.73, p = .001) and progression-free survival (PFS; HR = 2.63, 95% CI: 1.58~4.38, p < .001) in patients with PCa with low LMR compared with high LMR. In conclusion, compared with low LMR, PCa patients with high LMR have a better prognosis. LMR is an independent risk factor affecting the long-term prognosis of patients with PCa. The detection of LMR before treatment is of certain significance in judging the clinical prognosis of patients with PCa.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».