Neutrophil-to-lymphocyte ratio as a predictive biomarker for hyperprogressive disease mediated by immune checkpoint inhibitors: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Hyperprogressive disease (HPD) is a novel pattern of paradoxically rapid tumor progression, which often leads to early death, mostly in the first 2 months of treatment with immune checkpoint inhibitors (ICIs). Currently, there is no validated biomarker to assess patients at risk of HPD. Aim The aim of this study was to systematically evaluate the predictive value of the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) in HPD and establish a reliable variable to support clinicians in defining personalized treatment strategies. Methods PubMed, Embase, Web of Science, Scopus, and Cochrane Library databases were searched for studies published before 31 December 2023. The Newcastle–Ottawa Scale (NOS) was used to evaluate the quality of eligible studies. The pooled odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects or a fixed-effects model to evaluate the association between the NLR and the risk of HPD. Results A total of 17 studies with 2,964 patients were included for meta-analysis. The incidence of HPD across different types of tumors ranged from 6.3% to 35.6%. In the pooled analysis of the NLR and HPD, we identified that the NLR significantly associated with the risk of HPD (OR = 0.65; 95% CI: 0.46 to 0.91; p = 0.01) ( I 2 = 52%, p = 0.007). Conclusion In the future, the NLR may serve as a remarkable biomarker for predicting the risk of HPD in clinical practice.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».