Predictive value of prognostic nutritional index for outcomes of cervical cancer: A systematic review and meta‑analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer is a major global health concern. Prognostic markers for cervical cancer have traditionally focused on tumor characteristics. However, there is a growing recognition of the importaxnce of the nutritional status of the patient as a possible prognostic indicator. The present meta-analysis aims to estimate the role of the prognostic nutritional index (PNI) in predicting overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) in patients with cervical cancer. Medline, Google Scholar, Science Direct and Cochrane Central databases were systematically searched for studies reporting PNI in patients with cervical cancer. Inclusion criteria were applied to select relevant studies and data extraction was performed by two independent investigators. Risk of bias was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The present meta-analysis included 10 studies with 2,352 participants. The pooled analysis showed that in patients with cervical cancer PNI did not have a significant prognostic utility in predicting OS [univariate hazard ration (HR): 1.38; 95% confidence interval (CI): 0.77-2.48) or PFS (univariate HR: 1.12; 95% CI: 0.44-2.68). These results were consistent even after adjusting for other confounders using multivariate analysis (pooled HR: 1.06 for OS; 95% CI: 0.64-1.76; pooled HR: 1.22 for PFS; 95% CI: 0.65-2.30). Subgroup analyses were also performed based on region, PNI cut-off, sample size, grade of evidence and treatment protocol and did not demonstrate any significant prognostic value of PNI. The funnel plot demonstrated symmetry, suggesting the absence of publication bias. The present meta-analysis indicated that PNI does not have a significant prognostic utility in predicting OS or PFS in women with cervical cancer. Further research is warranted to explore alternative nutritional indicators and identify reliable prognostic markers in this patient population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».