Rasio Neutrofil Limfosit Sebagai Parameter Prognosis Kanker Penis : Sebuah Tinjauan Sistematis Dan Meta-Analisis
Notice bibliographique
Résumé
Kanker penis adalah keganasan yang relatif jarang terjadi. Berbagai biomarker digunakan untuk memprediksi prognosis kanker, salah satunya adalah rasio neutrofil terhadap limfosit. Tinjauan sistematis dan meta-analisis ini untuk mengevaluasi nilai prognostik NLR pada kanker penis. Pencarian sistematis dilakukan dengan menggunakan pedoman PRSMA pada beberapa database Scopus, Science-direct, dan PubMed. Hasil uatma adalah metastass kelenjar getah bening, cancer specific survival, dan overall survival. Analisiis bias terhadap studi observasional dilakukan dengan menggunakan Newcastle Ottawa Scale (NOS). Sebanyak enam studi retrospektif dimasukkan dalam analisis. Nilai cut-off dari studi yang disertakan NLR berkisar antara 2,6 hingga 3,59. Meta-analisis menunjukkan bahwa pasien kanker penis dengan NLR tinggi memiliki metastasis kelenjar getah bening inguinal yang lebih tinggi serta OS, dan CSS yang lebih rendah pada analisis univariat (masing-masing, OR 3,56, 95% CI 2,38, 5,32, pp < 0,01; HR 1,69, 95% CI 0,95, 3, p = 0,07; HR 4,19, 95% CI 2,19, 8,01, p < 0,0001). Selanjutnya, meta-analisis mengungkapkan bahwa NLR adalah prediktor independen metastasis kelenjar getah benning innguinal dan CSS (masing-masing OR 6,67, 95% CI 2,44, 18,22, p <0,01; HR 2,15, 95% CI 1,23, 3,73, p p <0,01). Sebagai kesimpulan NLR adalah prediktor independen LNM, CSS, serta prediktor OS pada kanker penis.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,300 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».