Neutrophil Percentage–to-Albumin Ratio as a Novel Prognostic Biomarker in Adult Diffuse Gliomas: Retrospective Study Integrating 3 Machine Learning Models and Cox Regression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adult-type diffuse glioma (ADG) is the most common primary malignant tumor of the central nervous system. Its highly invasive nature, marked heterogeneity, and resistance to therapy contribute to a high risk of recurrence and poor prognosis. At present, the lack of reliable prognostic tools poses a significant barrier to the development of individualized treatment strategies. OBJECTIVE: This study aimed to develop an effective prognostic model for ADG by integrating multiple machine learning algorithms, in order to enhance the precision of individualized clinical decision-making. METHODS: In this retrospective study, 160 newly diagnosed patients with ADG who underwent surgical resection and histopathological confirmation at our institution between June 2019 and September 2021 were included. A total of 32 variables, including clinical characteristics, molecular biomarkers, and preoperative hematological indicators, were collected. Overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) were defined as the study endpoints. Feature selection was performed using least absolute shrinkage and selection operator regression, extreme gradient boosting, and random forest algorithms. Kaplan-Meier survival curves and log-rank tests were used for survival analysis. Multivariate Cox proportional hazards models were constructed to identify independent prognostic factors, and nomograms were developed accordingly. The model's discriminative ability, calibration, and clinical utility were evaluated using the concordance index, area under the receiver operating characteristic curve (area under the curve), calibration plots, and Kaplan-Meier analysis. RESULTS: Age, neutrophil percentage-to-albumin ratio (NPAR), and platelet-to-mean platelet volume ratio were identified as independent prognostic factors for OS, while age and NPAR were independent predictors for PFS (all P<.001). The prognostic models based on these variables demonstrated good predictive performance, with concordance index values of 0.731 and 0.763 for the training and validation cohorts in the OS model, respectively. The PFS model also showed robust performance. Area under the curve values and calibration curves further supported the models' accuracy and stability. Risk stratification analysis revealed clear survival differences between risk groups (all P<.05), indicating strong clinical applicability. CONCLUSIONS: This study is the first to identify preoperative NPAR as a significant prognostic biomarker for ADG using machine learning approaches. The prognostic model incorporating NPAR, platelet-to-mean platelet volume ratio, and age demonstrated favorable predictive performance, offering a novel perspective for accurate risk stratification and personalized treatment in patients with ADG.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».