Neutrophil-to-lymphocyte ratio and survival outcomes in testicular cancer: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) is a biomarker in inflammatory processes associated with multiple unfavorable outcomes in various diseases. This study aims to evaluate the association between NLR values and survival outcomes in patients diagnosed with testicular cancer.Methods: A systematic search was conducted in 6 electronic databases to retrieve studies evaluating NLR in patients with testicular cancer. The outcomes sought were overall survival (OS) and progression-free survival (PFS), and the effect measures were hazard ratio (HR) with a 95% confidence interval (CI). A random effects model was used for the meta-analysis. The risk of bias included in the studies was assessed according to the Newcastle–Ottawa Scale criteria. Egger test and Trim-and-fill method were used to test the publication bias among articles. Results: Six cohort studies (n= 1315) were evaluated. High NLR values are associated with a higher risk of OS (HR: 1.75; 95% CI 1.04 – 2.92, I2: 65%). However, no statistically significant association was found between NLR and PFS values. We found publication bias in the association between NLR and OS (Egger test < 0.1). This bias was corrected by using the trim-and-fill method (HR: 1.38, 95% CI 0.85 – 2.22). Conclusions: High NLR values are associated with worse OS; however, this result had publication bias, and the association was lost when this bias was corrected. Furthermore, no statistically significant association was found between NLR values and PFS.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| 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 ».