Lymphocyte‐C‐Reactive Protein Ratio: Impact on Prognosis of Patients Following Resection of Primary Liver Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to characterize the prognostic value of lymphocyte-C-reactive protein ratio (LCR) among patients undergoing liver resection (LR) for hepatocellular carcinoma (HCC) and intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC). METHODS: Patients who underwent curative-intent LR for HCC and ICC between 2000 and 2023 were identified from a multiinstitutional database. The prognostic value of nine different inflammatory markers were evaluated relative to short- (i.e., postoperative morbidity) and long-term (recurrence-free survival [RFS] and overall survival [OS]) outcomes. RESULTS: Among 715 patients, 499 (69.8%) and 216 (30.2%) individuals were included in the derivation and validation cohorts, respectively. Patients with advanced disease and poor tumor biology had lower median levels of LCR. An optimal LCR cutoff threshold of 6100 was identified in the derivation cohort. LCR demonstrated the highest accuracy to predict RFS and OS, with areas under the ROC curve of 0.724 and 0.716, respectively. After adjusting for relevant clinicodemographic factors, lower LCR remained associated with higher odds of postoperative complications (OR: 1.98 [95% CI: 1.27-3.10] and p = 0.003) and particularly, infectious complications (OR: 2.80 [95% CI: 1.57-5.01] and p < 0.001). A lower LCR was independently associated with worse RFS (HR: 2.43 [95% CI: 1.41-3.83] and p = 0.002) and OS (HR: 2.95 [95% CI: 2.10-4.16] and p < 0.001). The prognostic ability of LCR for short- and long-term outcomes performed well in an independent validation cohort. CONCLUSION: LCR was strongly associated with risk of postoperative morbidity as well as worse RFS and OS among patients undergoing LR for HCC and ICC. Preoperative LCR assessment can aid surgeons in the preoperative risk-stratification of patients undergoing surgery for primary liver cancer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».