SUVmax-IPI as a New Prognostic Index in Metastatic Non-Small Cell Lung Cancer Patients Receiving Nivolumab
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Nivolumab has significantly improved outcomes in patients with metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC); however, reliable prognostic biomarkers remain an unmet need. To address this gap, we developed the SUVmax-IPI, a novel prognostic index combining maximum standardized uptake value (SUVmax) from 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) with systemic inflammatory markers. This study aimed to evaluate the prognostic value of SUVmax-IPI in patients with NSCLC receiving nivolumab therapy. Methods: This multicenter retrospective analysis included 187 patients with metastatic NSCLC receiving nivolumab across 5 tertiary institutions. The SUVmax-IPI incorporated pretreatment SUVmax and laboratory-based inflammatory prognostic index (IPI) parameters. Survival outcomes were evaluated using Kaplan–Meier analysis with log-rank testing and multivariate cox regression. Results: Receiver operating characteristic (ROC) analysis established an optimal SUVmax-IPI cut-off of 241.9. Patients with SUVmax-IPI ≤ 241.9 had significantly better survival outcomes: median overall survival (OS) was 35 versus 15 months (p = 0.002). For progression-free survival (PFS), although a numerical difference favored patients with SUVmax-IPI ≤ 241.9 (median: 15 vs. 8 months), this did not reach statistical significance (log-rank p = 0.175). Multivariate analysis confirmed SUVmax-IPI as an independent predictor of survival (p = 0.002). Conclusions: The SUVmax-IPI represents a promising prognostic tool for patients with metastatic NSCLC who received at least 3 months of nivolumab, integrating metabolic and inflammatory parameters to predict survival outcomes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».