AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTLO, lokalize RHK ile ilişkili klinik çalışmaların dizaynında ve risk sınıflamasında anlamlı bir katkı sağlayabilir.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Amaç: Operasyon öncesi trombosit/lenfosit oranı (TLO)’nın klinik non-metastatik renal hücreli kanser (RHK)’de prognostik öneminin araştırılması planlandı. Gereç ve Yöntem: RHK nedeniyle 2006 ve 2015 yılları arasında radikal veya parsiyel nefrektomi geçiren 298 hastanın retrospektif analizi yapıldı. TLO için optimal kestirim değeri “receiver operating curve” (ROC) analizi ile hesaplandı. TLO’nun prognostik önemi; Kaplan-Meier eğrileri, tek değişkenli ve çok değişkenli Cox regresyon modelleri ile değerlendirildi. Bulgular: TLO için ROC analizi ile optimal kestirim noktası 200 (AUC=0.715; sensitivite, %52,4; spesifite, %90,6) idi ve yükselen TLO daha kötü kanser spesifik sağkalım (KSS) ile anlamlı olarak ilişkili bulundu. Çok değişkenli analiz ile yükselen TLO’nun KSS için bağımsız bir risk faktörü olduğu gösterildi (HR, 3,460; 95% CI, 1,691-7.081; p=0,001). Ayrıca yüksek TLO’nun agresif tümör davranışı ile anlamlı ilişkisi olduğu gösterildi. Altgrup analizine göre yükselen TLO’nun hem clear cell hem de non-clear cell RHK’de KSS ile anlamlı ilişkisi saptandı. Sonuç: Klinik lokalize clear cell ve non-clear cell RHK’de küratif amaçlı yapılan tedaviler sonrası TLO, KSS için bağımsız prognostik bir faktördür. TLO, lokalize RHK ile ilişkili klinik çalışmaların dizaynında ve risk sınıflamasında anlamlı bir katkı sağlayabilir.
Özet
Objective: We aimed to investigate the prognostic significance of the preoperative platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) in a cohort of clinically non-metastatic renal cell carcinoma (RCC). Material and Methods: We evaluated a retrospective analysis of 298 patients who underwent radical or partial nephrectomy for RCC between 2006 and 2015. The optimal cutoff value for the PLR was calculated using receiver operating curce (ROC) analysis. The prognostic value of PLR was determined by Kaplan-Meier curve, univariable and multivariable Cox regression models. Results: The optimal cut-off level was 200 (AUC=0.715; sensitivity, 52.4%; specificity, 90.6%) for PLR by ROC curve analysis and elevated PLR was significantly correlated with worse cancer-specific survival (CSS). Multivariable analysis showed that elevated PLR was an independent risk factor for CSS (HR, 3.460; 95% CI, 1.691-7.081; p=0.001). A high PLR was also significantly correlated with aggressive tumor behaviors. Subgroup analysis revealed significant associations of the elevated PLR on CSS for both clear cell and non-clear cell RCC types (p<0.001). Conclusion: The PLR is an independent prognostic factor for CSS after treatment with curative intent for clinically localized clear cell and non-clear cell RCC. PLR may provide a significant adjunct for clinical trial design and risk stratifying patients for localized RCC.