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Enregistrement W6958225824 · doi:10.60692/ng6nt-qgx61

Pre-therapy serum albumin-to-globulin ratio in patients treated with neoadjuvant chemotherapy and radical nephroureterectomy for upper tract urothelial carcinoma

2020· article· en· W6958225824 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular spectroscopy and chirality
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemotherapyLogistic regressionUrothelial carcinomaPathologicalNeoadjuvant therapyPopulationProportional hazards modelNephrectomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accurate selection of patients who are most likely to benefit from neoadjuvant chemotherapy is an important challenge in oncology. Serum AGR has been found to be associated with oncological outcomes in various malignancies. We assessed the association of pre-therapy serum albumin-to-globulin ratio (AGR) with pathologic response and oncological outcomes in patients treated with neoadjuvant platin-based chemotherapy followed by radical nephroureterectomy (RNU) for clinically non-metastatic UTUC.We retrospectively included all clinically non-metastatic patients from a multicentric database who had neoadjuvant platin-based chemotherapy and RNU for UTUC. After assessing the pretreatment AGR cut-off value, we found 1.42 to have the maximum Youden index value. The overall population was therefore divided into two AGR groups using this cut-off (low, < 1.42 vs high, ≥ 1.42). A logistic regression was performed to measure the association with pathologic response after NAC. Univariable and multivariable Cox regression analyses tested the association of AGR with OS and RFS.Of 172 patients, 58 (34%) patients had an AGR < 1.42. Median follow-up was 26 (IQR 11-56) months. In logistic regression, low AGR was not associated with pathologic response. On univariable analyses, pre-therapy serum AGR was neither associated with OS HR 1.15 (95% CI 0.77-1.74; p = 0.47) nor RFS HR 1.48 (95% CI 0.98-1.22; p = 0.06). These results remained true regardless of the response to NAC.Pre-therapy low serum AGR before NAC followed by RNU for clinically high-risk UTUC was not associated with pathological response or long-term oncological outcomes. Biomarkers that can complement clinical factors in UTUC are needed as clinical staging and risk stratification are still suboptimal leading to both over and under treatment despite the availability of effective therapies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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