Prognostic value of platelet to lymphocyte ratio in patients with castration-resistant prostate cancer: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Although the platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) has been identified as a prognostic marker in various cancers, its role in castration-resistant prostate cancer (CRPC) remains uncertain. This meta-analysis examines the prognostic significance of PLR in relation to overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) in patients with CRPC. Methods: We systematically searched PubMed, Embase, Web of Science, and the Cochrane Library up to March 11, 2025. Two reviewers independently screened studies, extracted data, and assessed quality using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Pooled hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects model. Sensitivity and subgroup analyses explored heterogeneity and assessed result stability. All analyses were performed using Review Manager 5.4 and STATA 15.0. Results: A total of 13 studies (14 comparison groups; 2,405 patients) were included. High PLR was significantly associated with shorter OS (HR = 1.62, 95% CI: 1.30-2.03), but not with PFS (HR = 1.25, 95% CI: 0.92-1.69). Subgroup analyses confirmed the association with poor OS in prospective studies, patients aged ≥72, European populations, those on hormone therapy, and studies using a PLR cut-off ≥150. Heterogeneity mainly arose from differences in study design, treatment, and region. Sensitivity analyses and Egger's test confirmed the robustness of findings with no publication bias. Discussion: PLR is a significant predictor of OS in CRPC and may help guide clinical risk stratification. However, its role in predicting PFS is limited. Further prospective studies are needed to validate its clinical utility.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».