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Enregistrement W4403466794 · doi:10.1186/s12894-024-01617-2

Investigation of association between clinically significant prostate cancer, obesity and platelet to-lymphocyte ratio and neutrophil -to-lymphocyte ratio

2024· article· en· W4403466794 sur OpenAlexaff
Johanna Dahan, Jehonathan H. Pinthus, Guila Delouya, Daniel Taussky, Emmanuelle Duceppe, Darryl P. Leong

Notice bibliographique

RevueBMC Urology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster UniversityHamilton Health SciencesSt. Joseph’s Healthcare HamiltonJuravinski Cancer CentreImpactCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerInternal medicineNeutrophil to lymphocyte ratioDiabetes mellitusBody mass indexGastroenterologyConfoundingInflammationProspective cohort studyAbsolute neutrophil countWhite blood cellCancerLymphocyteEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Several blood markers of inflammation are elevated in prostate cancer (PCa) and have prognostic value. Little is known about the relationship between these markers, PCa, and other factors associated with chronic inflammation, such as smoking and obesity. We analyzed the interaction between neutrophil and platelet counts indexed to lymphocyte count (NLR and PLR, resp.) and clinically significant PCa (csPCa), accounting for the potential confounding factors of systemic inflammation. METHODS: NLR and PLR were evaluated in a multicenter prospective study in 443 patients. CsPCa was defined as a Gleason ≥ 4 + 3. Differences between patients with csPCa and non-csPCA were evaluated using the chi-square test, analysis of variance or the Kruskal-Wallis test. Multivariable logistic regression analysis adjusted for smoking, hypertension, diabetes, and cardiovascular disease, and in separate models, either body mass index or waist-to-hip ratio was used to characterize the relationship between inflammation and csPCa. RESULTS: None of the factors such as plateletcrit, NLR, and PLR were significantly different between patients with csPCa or non-significant PCa. After adjustment, there was no association between PLR, NLR, plateletcrit or platelet count and csPCa. In an exploratory analysis, there was no association between markers of inflammation and PSA levels > 10 ng/mL. When testing different NLR cutoffs to predict csPCa in ROC analysis, none reached a clinically meaningful value. CONCLUSION: In contrast to previous studies, we found no significant association between easily available blood markers of inflammation and indices of PCa aggressiveness. Further research is required to determine whether inflammation promotes PCa. (ClinicalTrials.gov: NCT03127631. Date of registration: April 25, 2017.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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