Hematological parameters as predictors of oral cancer prognosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis aimed to assess the prognostic value of pre-treatment hematological parameters, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), and mean platelet volume (MPV), in patients with oral squamous cell carcinoma (OSCC). METHODS: A systematic search of PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, ScienceDirect, and Google Scholar was conducted until April 2025. We included English-language observational studies reporting associations between NLR, PLR, MPV, and survival or clinicopathological outcomes in OSCC. Data extraction and risk of bias assessment using the Newcastle-Ottawa Scale were performed independently by two reviewers. Hazard ratios (HRs) and odds ratios (ORs) were pooled using a random-effects model. The certainty of evidence was evaluated using the GRADE. RESULTS: Thirty-five studies (approximately 7940 patients) were included. A high NLR was associated with worse overall survival (pooled HR 1.59, 95% CI 1.32-1.92) and disease-free survival (HR 1.66, 95% CI 1.31-2.10). PLR showed similar associations with overall survival (HR 1.58, 95% CI 1.29-1.94) and disease-free survival (HR 1.50, 95% CI 1.18-1.90). Between-study heterogeneity was moderate to high in this study. MPV findings were inconsistent and not pooled. CONCLUSIONS: Elevated NLR and PLR correlate with poorer outcomes in OSCC, with effect sizes varying by study design and cut-off selection. These blood-based indices may aid in risk stratification; however, prospective validation with standardized thresholds is required.
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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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».