Immune cell changes following chemotherapy in advanced pancreatic cancer with variations based on gender
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To explore the changes in blood inflammatory cells (neutrophils, monocytes, platelets) and adaptive immune cells (lymphocytes) during chemotherapy, we retrospectively analysed medical records from 66 patients with unresectable Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) treated with the Gemcitabine-nab-Paclitaxel (GnP) regimen. Evaluations were conducted at baseline (pre-GnP, TA), after the first cycle (TB), and after the third cycle (TC) of treatment. In metastatic PDAC (mPDAC), the monocyte-to-lymphocyte ratio significantly increased at both TB and TC compared to TA, whereas no such change was observed in locally advanced PDAC (laPDAC) (interaction: p = 0.006). Platelet levels rose over time in both phenotypes, with a more pronounced increase in mPDAC (intergroup: p = 0.008). When stratified by gender, males with mPDAC showed an increase in monocyte percentages among total white blood cells (intergroup: p = 0.018), while both phenotypes exhibited rising platelet-to-lymphocyte ratios over time. In females, the platelet-to-lymphocyte ratio increased more significantly in laPDAC than in mPDAC (interaction: p = 0.046). GnP treatment notably increased circulating inflammatory cells and their relationships with lymphocytes in a manner dependent on both disease phenotype and gender. Pretreatment factors such as monocyte counts < 0.6 × 10 3 /µl, lymphocyte counts > 1 × 10 3 /µl, and a monocyte-to-lymphocyte ratio < 0.43 were identified as independent predictors of survival.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».