The Association of Preoperative Prognostic Nutritional Index With Survival Outcome in Ovarian Clear Cell Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: The preoperative prognostic nutritional index (PPNI) has been investigated as a prognostic indicator in various cancers including epithelial ovarian cancer (EOC). However, its prognostic relevance in epithelial ovarian clear cell cancer (EOC-CC) remains uncertain. The objective of the study was to clarify the prognostic values of PPNI in EOC-CC patients. Methods: ). The association between PPNI and survival outcome was analyzed using the Kaplan-Meier method and the Cox proportional hazard model. Results: The optimal cut-off value of PPNI, set at a mean of PPNI as 50, divided the EOC-CC patients into two groups: the low (n = 115) and the high (n = 175) PPNI group. With a median follow-up time of 63 months, patients with high PPNI exhibited significantly superior 5-year overall survival (OS) rates (76.4% vs. 56.8%, P = 0.004) and 5-year progression-free survival (PFS) rates (71.0% vs. 58.7%, P = 0.017) compared to patients with low PPNI. Univariate analysis revealed high PPNI correlated with increased OS (hazard ratio (HR): 0.51; 95% confidence interval (CI): 0.35 - 0.75) and PFS (HR: 0.63; 95% CI: 0.43 - 0.92). Nevertheless, in a multivariate analysis, high PPNI did not retain its status as an independent prognostic factor for a favorable prognosis in EOC-CC patients. Conclusion: The present study did not confirm the prognostic significance of PPNI on survival outcomes in EOC-CC patients. Therefore, conducting prospective clinical research with large samples is necessary to illustrate the predictive values of PPNI in this rare disease.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».