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Enregistrement W4415493065 · doi:10.3389/fonc.2025.1707657

Prognostic value of the systemic immune-inflammation index in bladder cancer: an update evidence-based analysis

2025· article· en· W4415493065 sur OpenAlexaboutno aff
Jingxing Bai, Yin Huang, Bo Chen, Biao Ran, Jinze Li, Jie Chen, Qian Wei, Dehong Cao, Liangren Liu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Index (typography)MEDLINEBladder cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Bladder cancer (BC) prognosis remains challenging to predict accurately with conventional tools. Systemic immune-inflammation index (SII) has emerged as a promising biomarker reflecting the tumor microenvironment. However, existing studies are limited by small sample sizes, heterogeneous designs, and inconsistent endpoints. This updated meta-analysis aims to comprehensively evaluate the association between high SII and key survival outcomes in BC patients. Methods: We systematically searched PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane up to August 2025. Cohort studies reporting hazard ratios (HRs) for overall survival (OS), recurrence-free survival (RFS), progression-free survival (PFS), or cancer-specific survival (CSS) comparing high vs. low SII groups in histologically confirmed BC were included. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled HRs with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects model. Subgroup analyses by pathological type (NMIBC vs. MIBC) and sensitivity analyses were performed. Publication bias was evaluated via funnel plots and Egger's test. Results: Sixteen cohort studies involving 2,352 patients were analyzed. Meta-analysis revealed that elevated SII was significantly associated with worse OS (HR=1.66, 95% CI: 1.30-2.12, P < 0.0001) and RFS (HR=1.50, 95% CI: 1.28-1.76, P < 0.00001), with substantial heterogeneity (OS: I² = 81%; RFS: I² = 59%). Subgroup analysis showed significant predictive value of SII for RFS in both NMIBC (HR=1.55, 95% CI: 1.27-1.89, P < 0.0001; heterogeneity reduced to I² = 37%) and MIBC (HR=1.13, 95% CI: 1.01-1.26, P=0.03). However, OS subgroup associations for NMIBC (HR=1.15, P=0.50) and MIBC (HR=1.92, P=0.07) were non-significant. No significant associations were found for PFS (HR=1.55, 95% CI: 0.92-2.60, P=0.10, I² = 68%) or CSS (HR=1.50, 95% CI: 0.95-2.37, P=0.08, I² = 69%), likely due to limited study numbers (4 and 3, respectively). Significant publication bias was detected for OS and RFS. Conclusion: Elevated SII is significantly associated with poorer overall and recurrence-free survival in bladder cancer patients, particularly highlighting its potential predictive value for recurrence risk in NMIBC. However, significant heterogeneity, publication bias, and retrospective design limitations necessitate caution in interpretation. Future large-scale, prospective studies with standardized SII measurement and dynamic monitoring are crucial to validate its clinical utility and define optimal cut-offs for integration into risk-stratified management strategies. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD420251145769, Prospero identifier, CRD420251145769.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,020
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,302 · 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

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