Pretreatment Neutrophil‐to‐Lymphocyte Ratio ( <scp>NLR</scp> ) Predicts Treatment Toxicity and Intolerance in Operable Head and Neck Cancer: An Ambispective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pretreatment neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) is a negative prognostic marker for survival in head and neck cancer (HNC). Its association with treatment toxicity and intolerance in patients undergoing curative-intent surgery is unknown. METHODS: Ambispective study of patients with operable stage II-IV, HPV-negative HNC treated at two academic hospitals. Multiple logistic regression was performed to evaluate the association between pretreatment NLR and short-term treatment outcomes including treatment toxicity and intolerance. RESULTS: Among 456 patients, 194 experienced treatment-related toxicity, defined as grade ≥ 3 adverse events, and 200 exhibited treatment intolerance, defined as treatment discontinuation or delay due to poor tolerance. High pretreatment NLR was significantly associated with an increased risk of toxicity (OR 1.04; 95% CI: 1.00-1.09) and intolerance (OR 1.06; 95% CI: 1.01-1.12). Patients with an NLR < 2.5 had significantly lower odds of experiencing toxicity (OR 0.50; 95% CI: 0.26-0.96) and intolerance (OR 0.57; 95% CI: 0.33-0.99) after adjusting for multiple confounders. CONCLUSIONS: Low pretreatment NLR was associated with reduced treatment toxicity and lower rates of intolerance in patients undergoing curative-intent surgery for HNC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».