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Enregistrement W4414989296 · doi:10.3390/curroncol32100566

SUVmax-IPI as a New Prognostic Index in Metastatic Non-Small Cell Lung Cancer Patients Receiving Nivolumab

2025· article· en· W4414989296 sur OpenAlexvenueno aff
Nagihan Kolkıran, Atike Pınar Erdoğan, Mustafa Şahbazlar, Semra Taş, Gamze Gököz Doğu, Kübra Canaslan, İlkay Tuğba Ünek, Bilgin Demir, Güler Nur Teküstün, Özgür Tanrıverdi, Ferhat Ekinci

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManisa Celal Bayar Üniversitesi
Mots-clésNivolumabLung cancerOverall survivalPrognostic modelMetastatic melanomaProportional hazards modelImmunotherapyPerformance status

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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