Pre-Treatment Peripheral Blood Parameters as Prognostic Biomarkers in Cancer Patients Receiving Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Immune checkpoint inhibitors have significantly improved outcomes in select cancers; however, not all patients respond to these therapies, and the duration of the response varies among responders. Markers predictive of the response to immunotherapy, such as PD-L1 expression determined by immunohistochemical staining of tumor sections and microsatellite status, have been identified. Some of these are used in companion diagnostics approved for clinical practice. Additional easy-to-use biomarkers may help clinicians to predict the efficacy of these drugs in individual patients. Materials and Methods: A retrospective review of the medical records of patients with metastatic cancer treated with immune checkpoint inhibitors in our cancer center was performed to identify the clinical and hematologic parameters associated with survival outcomes. Results: Among the 163 patients included in the study, most had lung cancer, followed by kidney cancer, melanoma, and bladder cancer. Most patients (61.3%) were male and had good performance status. Nivolumab and pembrolizumab were immune checkpoint inhibitors utilized in 85.9% of cases. Age, sex, and primary cancer type were not associated with survival outcomes. Among the peripheral blood parameters evaluated, lymphocytopenia was the strongest predictor of adverse survival outcomes in univariate analysis and the only clinical or hematologic biomarker that retained significance for overall survival (OS) prediction in multivariate analysis. Conclusion: Among the clinical and hematologic parameters routinely used in the clinic, a lymphocyte count below 1 x 109/ L was predictive of adverse OS in patients with metastatic cancers receiving immune checkpoint inhibitors.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».