Validation of the Scottish Inflammatory Prognostic Score (SIPS) in NSCLC Patients Treated with First-Line Pembrolizumab
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: /L), has been identified as a prognostic biomarker for patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) undergoing treatment with pembrolizumab monotherapy. We sought to validate this biomarker of systemic inflammation in an external cohort. METHODS: Patients treated with first-line pembrolizumab for advanced NSCLC with programmed death-ligand 1 (PD-L1) expression ≥ 50% at an English cancer centre were identified. Pre-treatment clinicopathological characteristics and the SIPS were recorded. The relationship between these and progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) was examined. RESULTS: = 20) as SIPS 2. Factors such as age, performance status (PS) and brain metastases presence were significantly correlated with SIPS categories. Multivariate analysis revealed that both SIPS and PD-L1 status were independently associated with PFS and OS. The combination of SIPS with either PS or PD-L1 expression enhanced the ability to detect patients with the most favourable or poorest survival. CONCLUSIONS: Our study confirms the prognostic significance of the SIPS in patients with advanced NSCLC treated with pembrolizumab in the context of high PD-L1 expression. SIPS offers a straightforward, clinically applicable approach to patient stratification, potentially guiding therapeutic decisions and enhancing outcomes in advanced NSCLC. Future research should focus on validating these findings in prospective studies and exploring the integration of SIPS into clinical practice, alongside other prognostic markers, to optimize treatment strategies.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».