Prognostic Significance of Complete Blood Count-Derived Inflammatory Biomarkers in Patients with Small Cell Neuroendocrine Carcinoma of the Cervix
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Small cell neuroendocrine carcinoma of the cervix (SCNEC) is a rare and highly aggressive malignancy with limited prognostic biomarkers available for clinical use. Inflammatory markers derived from complete blood count (CBC) have been shown to reflect the systemic immune response and tumor progression in various cancers, but their prognostic value in SCNEC remains unclear. METHODS: We retrospectively analyzed clinical data from patients diagnosed with SCNEC between 2004 and 2024 across two centers. Internal validation was performed by dividing patients into training and test cohorts. Cox regression analyses and Kaplan-Meier survival analyses were used to evaluate prognostic factors and treatment outcomes. Inverse probability of treatment weighting (IPTW) was applied to reduce baseline imbalances. Patients were randomly divided into training and test cohorts. A nomogram was constructed to predict 3-year and 5-year progression-free survival (PFS) with performance evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curves, calibration plots, and decision curve analysis (DCA). RESULTS: = 0.029). The constructed nomogram demonstrated excellent predictive performance, with area under the curve (AUC) values of 0.799 and 0.787 for 3-year and 5-year PFS in the training cohort, and 0.802 for endpoints in the test cohort. CONCLUSIONS: MLR was identified as an independent prognostic biomarker for PFS in SCNEC, with potential value in risk stratification and personalized treatment strategies. Additionally, we developed a reliable nomogram that accurately predicts 3-year and 5-year PFS, serving as a practical tool for individualized prognosis and clinical decision-making.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».