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Enregistrement W4415459306 · doi:10.1177/17588359251367315

A retrospective analysis exploring the association of pretreatment neutrophil-to-lymphocyte ratio and immune checkpoint inhibitor outcomes in patients with advanced NSCLC and liver metastases

2025· article· en· W4415459306 sur OpenAlexaff
Maisam Makarem, Tuan Hoang, Mitchell J. Elliott, Andrew Rabinovitch, Katrina Hueniken, Shelley Kuang, Sabine Schmid, Ming‐Sound Tsao, Tracy L. McGaha, Pamela S. Ohashi, Frances A. Shepherd, Penelope A. Bradbury, Geoffrey Liu, Natasha B. Leighl, Adrian G. Sacher, Sally C. M. Lau

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Medical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNivolumabRetrospective cohort studyMyeloidImmune systemImmunotherapyProgrammed cell death 1

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Liver metastases (LM) in advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC) are associated with poor clinical outcomes. The tolerogenic immune microenvironment in the liver may contribute to inferior response to immune checkpoint inhibitors (ICIs). We hypothesized that the presence of LM may be associated with an expanded peripheral myeloid population, using the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) as a surrogate in patients treated with ICIs. Objectives: We evaluated the impact of LM and NLR on clinical outcomes in patients with advanced NSCLC treated with ICIs. Design: This was a retrospective analysis conducted at a single cancer center. Methods: We reviewed the records of 324 patients with advanced NSCLC treated with programmed death ligand-1 (PD-L1) inhibitors as monotherapy or in combination with cytotoxic T-lymphocyte antigen-4 (CTLA-4) inhibitors. Clinical outcomes, including progression-free survival (PFS) and overall survival (OS), were evaluated among patients with and without LM in NLR-High (NLR ⩾ 5) and NLR-Low (NLR < 5) subgroups. Results: = 0.014). Patients with LM who were NLR-High (LM+ NLR-H) had shorter median PFS and median OS (2.0 months and 5.4 months, respectively) compared to patients who had LM and were NLR-Low (LM+ NLR-L, median PFS 4.0 months and median OS 13.3 months). This trend was also observed within the PD-L1 > 50% subgroup. In 42 patients with evaluable response and LM, 25/42 (59.5%) of patients had concordant responses in the liver and extra-hepatic sites. Conclusion: Patients with LM who are NLR-High had the poorest clinical outcomes to ICI, and this appeared to be irrespective of PD-L1 status. Ongoing translational work will provide further insight into tumor myeloid subpopulations that may correlate with treatment resistance.

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)0,001
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,285 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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