Low HALP Score Predicts Prolonged Hospitalization in Solid Tumor Patients with Febrile Neutropenia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Febrile neutropenia (FN) is a serious chemotherapy-related complication in patients with solid tumors. Identifying simple and accessible biomarkers that can predict prolonged hospitalization may support early risk stratification and clinical decision-making. Methods: This retrospective study included 169 adults hospitalized with FN between January 2023 and January 2025. Immunonutritional indices, including the Hemoglobin-Albumin-Lymphocyte-Platelet (HALP) score, the Prognostic Nutritional Index (PNI), and the C-reactive protein/albumin ratio (CAR), as well as the Clinical Index of Stable Febrile Neutropenia (CISNE) score were calculated. HALP and PNI were categorized using ROC-derived cut-offs based on the Youden Index. Prolonged hospital stay was defined as a binary variable based on the cohort median (>9 days). Spearman correlation, univariate and multivariate logistic regression were performed to identify predictors of prolonged hospitalization. Results: HALP showed a significant negative correlation with hospitalization duration (r = −0.469; p < 0.001), as did serum albumin (r = −0.184; p = 0.017) and PNI (r = −0.273; p < 0.001). CAR (p = 0.617) and neutrophil count (p = 0.955) demonstrated no correlation. In univariate logistic regression, low HALP (p < 0.001), low PNI (p = 0.001), intermediate CISNE (p = 0.002), high CISNE (p < 0.001), microbiological culture positivity (p < 0.001), and sex (p = 0.015) were significantly associated with prolonged hospitalization. Age, comorbidity status, metastatic stage, and CAR were not significant. In the multivariate model, low HALP (p < 0.001), intermediate CISNE (p = 0.007), high CISNE (p < 0.001), and culture positivity (p < 0.001) remained independent predictors. PNI (p = 0.400) and sex (p = 0.176) did not retain significance. Conclusions: A Low HALP score, higher CISNE risk categories, and microbiological culture positivity independently predicted prolonged hospitalization in FN. HALP, as a simple and inexpensive immunonutritional marker, may enhance early FN risk assessment when used alongside validated clinical tools such as CISNE or MASCC.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».