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Enregistrement W4413975452 · doi:10.2196/73576

Prognostic Value of Dynamic Lactate Dehydrogenase Trends in Immunotherapy for Advanced Esophageal Squamous Cell Carcinoma: Retrospective Cohort Study

2025· article· en· W4413975452 sur OpenAlexvenueno aff
B. Zhang, Alei Feng, Renya Zeng, Yuanliu Nie

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMedicineEsophageal squamous cell carcinomaRetrospective cohort studyImmunotherapyOncologyInternal medicineBasal cellCohortLactate dehydrogenaseCohort studyCarcinomaCancerBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have emerged as a pivotal treatment for advanced esophageal squamous cell carcinoma (ESCC). However, their efficacy can significantly differ among patients, highlighting the need for reliable prognostic markers to enhance treatment outcomes. Lactate dehydrogenase (LDH) plays a key regulatory role in the complex relationship between cancer metabolism and the immune system, suggesting that monitoring LDH levels may provide valuable insights into treatment efficacy and inform personalized therapeutic strategies for advanced ESCC. Objective: This study aimed to explore the prognostic significance of dynamic changes in LDH levels during ICI therapy in predicting treatment outcomes. Methods: We retrospectively analyzed the clinical data of 126 patients with advanced ESCC who received first-line ICI therapy at the Department of Radiation Oncology, Cancer Center, Shandong Provincial Hospital, between April 2018 and November 2022. Serum LDH levels were measured after every 3 cycles of combined immunotherapy and chemotherapy. Receiver operating characteristic curve analysis determined the optimal LDH reduction threshold. Kaplan-Meier survival curves and Cox regression models assessed progression-free survival (PFS) and overall survival. Results: Among the 126 patients, 55 (43.6%) were classified into the LDH-increased group, while 71 (56.4%) belonged to the LDH-decreased group. Within the LDH-increased group, 78.2% (43/55) of the patients were male, compared to 90.1% (64/71) in the LDH-decreased group. The median age of patients in the LDH-increased group was 59 (range 55-68) years, whereas the median age in the LDH-decreased group was 65 (range 58-65) years. LDH decrease following first-line ICI therapy was associated with improved outcomes compared to LDH increases (median PFS 13.4, IQR 8.1-24.3 mo vs median 10.8, IQR 4.8-20.6 mo; P= .03). Patients with a posttreatment LDH decrease of more than 14.4% had a median PFS of 11.1 (IQR 7.2-24.3) months, whereas those with an LDH decrease between 0% and 14.4% had a median PFS of 21.7 (IQR 9.4-34.5) months. Conversely, an increase in LDH resulted in a median PFS of 10.8 (IQR 4.8-20.6) months. Patients with tumor reduction exhibited a significantly greater decrease in LDH levels compared with those without tumor reduction (P<.001). Multivariate analysis identified LDH decrease as an independent predictor of a 41% lower mortality risk (hazard ratio 0.59, 95% CI 0.36-0.96; P=.04). Conclusions: In patients with advanced ESCC, a decrease in serum LDH levels ranging from 0% to 14.4% after treatment initiation was significantly associated with prolonged PFS. Notably, an early decrease in LDH levels observed after 3 cycles of immunotherapy further correlated with improved clinical outcomes. These results highlight the potential of LDH as a valuable biomarker for risk stratification and personalized treatment optimization in advanced ESCC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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