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Enregistrement W4415692551 · doi:10.21037/tlcr-2025-518

The prognostic importance of the pan-immune-inflammation value (PIV) in lung cancer: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4415692551 sur OpenAlex
Quanqing Liu, Hao Wen, Yuan Zeng

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTranslational Lung Cancer Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancerBiomarkerLungValue (mathematics)Survival analysisPrognostic model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Preliminary studies suggest that pan-immune-inflammation value (PIV) has the potential to serve as a prognostic tool for lung cancer. However, existing studies are limited by inconsistent findings regarding the impact of high PIV on patient outcomes. To provide a more comprehensive assessment, we conducted a meta-analysis to clarify the prognostic value of PIV in lung cancer. Methods: Two researchers independently searched the PubMed, Cochrane, Embase, and Web of Science databases for studies evaluating the associations between PIV and prognoses in lung cancer patients (up to July 15, 2025). Studies were included if they reported high versus low PIV and provided hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) for overall survival (OS), progression-free survival (PFS), etc. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Pooled HRs and 95% CIs were calculated to determine the associations between PIV and patient prognosis. Results: A total of ten studies comprising 1,969 patients were included. Meta-analyses demonstrated that high PIV was significantly associated with OS (HR =2.86, 95% CI: 2.23-3.65, P<0.001) and PFS (HR =2.06, 95% CI: 1.65-2.59, P<0.001) in lung cancer patients. In non-small cell lung cancer (NSCLC) patients, high PIV was significantly associated with worse OS (HR =2.76, 95% CI: 2.14-3.56, P<0.001) and PFS (HR =1.94, 95% CI: 1.55-2.42, P<0.001). In small cell lung cancer (SCLC) patients, even stronger associations were observed for OS (HR =3.47, 95% CI: 2.21-5.44, P<0.001) and PFS (HR =2.33, 95% CI: 1.63-3.33, P<0.001). Subgroup analyses further confirmed that PIV served as a critical prognostic marker for both OS and PFS. All studies were of high quality according to the NOS. Conclusions: PIV can serve as an independent prognostic biomarker for survival outcomes in lung cancer patients. Therefore, incorporating PIV into prognostic assessments may provide additional support for individualized treatment decision-making.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,378 · 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