Overall survival by baseline and on-treatment systemic immune-inflammation index in patients with advanced cancer receiving immune checkpoint inhibitors: a large single-centre cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Systemic Immune-Inflammation Index (SIII; neutrophils/lymphocytes × platelets) is a low-cost biomarker proposed to predict outcomes with immune checkpoint inhibitors (ICIs). This study evaluated associations of baseline and early on-treatment changes in SIII with overall survival (OS) for common ICI regimens. Patients with advanced cancer treated with ICIs at a UK centre were categorized by baseline SIII (above vs. below the median) and by changes at 3–6 weeks (increase/decrease). OS was analysed using Kaplan–Meier estimates. Adjusted hazard ratios (aHRs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using multivariable Cox regression. Among 2578 patients included, 1514 deaths occurred over a median follow-up of 2.6 years. Common regimens included pembrolizumab or atezolizumab with (15.9%) or without chemotherapy (13.9%) for NSCLC, and nivolumab plus ipilimumab for melanoma (12.6%). Lower baseline SIII was associated with improved OS (28.1 vs. 11.1 months; aHR 0.56, 0.50–0.62), with a weaker association observed in those receiving ICI-targeted therapy combinations. An on-treatment increase in SIII was linked to reduced OS (16.8 vs. 21.5 months; aHR 1.33, 1.18–1.49). Patients with low baseline SIII and an on-treatment decline had the longest OS (33.2 months), whereas those with high baseline SIII and an on-treatment increase had the shortest (8.2 months; aHR 2.88, 2.41–3.44; interaction between baseline and on-treatment SIII P < 0.001). SIII is a low-cost, readily available biomarker. Both baseline SIII levels and on-treatment changes in SIII are significantly associated with OS. SIII may help identify patients who could benefit from closer monitoring or treatment adjustments.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».