The Immune Response of Cutaneous Basosquamous- and Squamous-Cell Carcinoma Associated with Sun Exposure
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been an observed increase in the frequency of cutaneous carcinoma, which correlates with sun exposure. This study aims to explore the variances of tumor characteristics and immune response markers among patients diagnosed with cutaneous squamous-cell carcinoma (SCC) and basosquamous-cell carcinoma (BSC) with varying levels of sun exposure. The objective is to elucidate the potential influence of sun exposure on tumor progression and immune response in these types of carcinomas. We conducted a retrospective observational study that included 132 patients diagnosed with SCC and BSC. Participants were separated into high- and low-sun exposure groups. Tumor characteristics and immune response markers, including lymphocyte percentage (LY%), neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), and lymphocyte-to-monocyte ratio (LMR), were assessed using the Mann–Whitney U test. Our findings revealed the interplay between sun exposure, inflammation, aging, and immune response. In 80% of cases, it was found that individuals had high sun exposure throughout their lifetime. Patients in the high sun exposure category had a significantly higher LY% than those with low sun exposure (24.22 ± 7.64 vs. 20.71 ± 8.10, p = 0.041). Also, the NLR was lower in patients with high sun exposure (3.08 ± 1.47 vs. 3.94 ± 2.43, p = 0.023). Regarding inflammatory markers, the erythrocyte sedimentation rate (ESR), LY%, NLR, and LMR showed significant differences between the two groups. Patients who were diagnosed with SCC had higher ESR values (p = 0.041), higher LY% (p = 0.037), higher NLR (p = 0.041), and lower LMR (p = 0.025). This study provides evidence supporting distinct tumor characteristics and immune response patterns in patients diagnosed with SCC and BSC with a high sun exposure history. These findings imply that sun exposure may contribute to tumor progression and influence the immune response in individuals with SCC and BSC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».