A prognostic model for advanced stage nonsmall cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A pooled analysis was performed to examine the impact of pretreatment factors on overall survival (OS) and time to progression (TTP) in patients with advanced-stage nonsmall cell lung cancer (NSCLC) and to construct a prediction equation for OS using pretreatment factors. METHODS: A pooled data set of 1053 patients from 9 North Central Cancer Treatment Group trials was used. Age, gender, Eastern Cooperative Oncology Group performance status (PS), tumor stage (Stage IIIB vs. Stage IV), body mass index (BMI), creatinine level, hemoglobin (Hgb) level, white blood cell (WBC) count, and platelet count were evaluated for their prognostic significance in both univariate and multivariate analyses by using a Cox proportional-hazards model. RESULTS: Patients who had high WBC counts, low Hgb levels, PS >0, BMI < 18.5 kg/m2, and TNM Stage IV disease had significantly worse TTP and OS. Patients who had Stage IV disease with a high WBC count had a particularly poor prognosis. An equation to predict the OS of patients with Stage IV NSCLC based on pretreatment PS, BMI, Hgb level, and WBC count was constructed. CONCLUSIONS: In addition to the widely accepted prognostic factors of PS, BMI, and disease stage, both of the readily available laboratory parameters of Hgb level and WBC count were found to be significant prognostic factors for OS and TTP in patients with advanced-stage NSCLC. The authors' prediction equation can be used to evaluate the benefit of a treatment in Phase II trials by comparing the observed survival of a cohort with its expected survival by using the patients' own prognostic factors in place of comparisons with historic data that may have substantially different baseline patient characteristics.
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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 | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».