MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411697909 · doi:10.3390/curroncol32070372

Insights into the Prognostic Efficacy of the Geriatric Nutritional Risk Index for Nasopharyngeal Carcinoma in the Era of Volumetric Modulated Arc Therapy: A Nomogram for Predicting Long-Term Survival Outcomes

2025· article· en· W4411697909 sur OpenAlexvenueno aff
Wei Wang, Jianming Ding, Zhaodong Fei, Chuanben Chen

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFujian Medical University
Mots-clésMedicineNomogramNasopharyngeal carcinomaInternal medicineReceiver operating characteristicOncologyProportional hazards modelConcordanceRetrospective cohort studyCohortRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The geriatric nutritional risk index (GNRI), a composite metric of serum albumin and body weight, has emerged as a prognostic tool in various cancers. However, its relevance in nasopharyngeal carcinoma (NPC) patients treated with volumetric modulated arc therapy (VMAT) remains unexplored. The aim of this study was to assess the effect of the GNRI in the prediction of the prognosis of nasopharyngeal carcinoma in the era of VMAT. Methods: This retrospective study analyzed 498 newly diagnosed, non-metastatic NPC patients treated with VMAT between 2010 and 2011. The GNRI was calculated using serum albumin and body weight ratios, with receiver operating characteristic (ROC) curve analysis determining its optimal prognostic cutoff. Patients were stratified into training (70%) and validation (30%) cohorts. Cox regression identified independent prognostic factors, which were integrated into a nomogram predicting 3- and 5-year overall survival (OS). Model performance was assessed via the concordance index (C-index), calibration curves, and decision curve analysis (DCA). Results: In the study, 348 patients were included in the training cohort and 150 patients were included in the validation cohort according to a ratio of 7:3. The median follow-up was 68 months, with 5-year OS rates of 79.3%. A GNRI > 102 independently predicted improved survival (HR = 0.64; p = 0.044), alongside tumor volume, age, and N-stage. The nomogram demonstrated strong discrimination (C-index: 0.757–0.762 for training; 0.737–0.744 for validation) and calibration, aligning closely with observed survival. DCA confirmed superior clinical utility over default strategies. NPC patients treated with VMAT with a high GNRI, female sex, and a lower N-stage exhibited significantly better OS (p < 0.05). Conclusions: The GNRI is a robust prognostic marker for NPC patients receiving VMAT, reflecting the interplay of nutrition, inflammation, and treatment response. The validated nomogram provides a practical tool for individualized risk stratification, enhancing clinical decision-making in the era of precision radiotherapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent OncologyMême sujetInflammatory Biomarkers in Disease PrognosisTravaux en français237 207