Clinical Implications of the C-Reactive Protein–Albumin Ratio as a Prognostic Marker in Terminally Ill Patients with Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background:Few studies investigated the clinical implications of C-reactive protein–albumin ratio (CAR) in palliative care. Objectives:To determine the association of CAR with overall survival among terminally ill patients with cance. Measurements:Physicians recorded measures at the baseline. Patients were followed up to their death or observed for 6 months. The patients in cohort 2 were divided using the CAR cutoffs detected using a piecewise linear hazards model in cohort 1. We performed time-to-event analyses using the Kaplan–Meier method and log-rank tests and univariate and multivariate Cox regression analyses for patients in cohort 2. Results:A total of 1554 patients in cohort 1 and 1517 patients in cohort 2 were eligible. The cutoffs were 0.1, 1.2, and 6.4. The patients in cohort 2 were divided into four categories (<0.1 [n = 103], 0.1–1.2 [n = 433], 1.2–6.4 [712], and ≥6.4 [n = 269]). The adjusted p values of the log-rank tests were <0.001. Significantly higher risks of mortality were observed in the Cox proportional hazard model for the higher categories than in the lowest category (CAR 0.1–1.2: adjusted hazard ratio [HR] 1.49, 95% confidence interval [CI] 1.18–1.89; CAR 1.2–6.4: adjusted HR 2.08, 95% CI 1.65–2.62; CAR ≥6.4: adjusted HR 2.94, 95% CI 2.29–3.79). Conclusions:Patients with a higher CAR had significantly higher risks of mortality than those with a lower CAR.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».