Disease-specific survival for limited-stage small-cell lung cancer affected by statistical method of assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In general, prognosis and impact of prognostic/predictive factors are assessed with Kaplan-Meier plots and/or the Cox proportional hazard model. There might be substantive differences from the results using these models for the same patients, if different statistical methods were used, for example, Boag log-normal (cure-rate model), or log-normal survival analysis. METHODS: Cohort of 244 limited-stage small-cell lung cancer patients, were accrued between 1981 and 1998, and followed to the end of 2005. The endpoint was death with or from lung cancer, for disease-specific survival (DSS). DSS at 1-, 3- and 5-years, with 95% confidence limits, are reported for all patients using the Boag, Kaplan-Meier, Cox, and log-normal survival analysis methods. Factors with significant effects on DSS were identified with step-wise forward multivariate Cox and log-normal survival analyses. Then, DSS was ascertained for patients with specific characteristics defined by these factors. RESULTS: The median follow-up of those alive was 9.5 years. The lack of events after 1966 days precluded comparison after 5 years. DSS assessed by the four methods in the full cohort differed by 0-2% at 1 year, 0-12% at 3 years, and 0-1% at 5 years. Log-normal survival analysis indicated DSS of 38% at 3 years, 10-12% higher than with other methods; univariate 95% confidence limits were non-overlapping. Surgical resection, hemoglobin level, lymph node involvement, and superior vena cava (SVC) obstruction significantly impacted DSS. DSS assessed by the Cox and log-normal survival analysis methods for four clinical risk groups differed by 1-6% at 1 year, 15-26% at 3 years, and 0-12% at 5 years; multivariate 95% confidence limits were overlapping in all instances. CONCLUSION: Surgical resection, hemoglobin level, lymph node involvement, and superior vena cava (SVC) obstruction all significantly impacted DSS. Apparent DSS for patients was influenced by the statistical methods of assessment. This would be clinically relevant in the development or improvement of clinical management strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».