Incidence and consequences of bone metastases in lung cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bone metastases (BM) are common in NSCLC patients. Despite some potential positive effects of bone-targeted therapies, their use in NSCLC is infrequent, which may relate to the overall poor prognosis of advanced lung cancer. We reviewed the literature to evaluate the incidence, consequences and use of bone-targeting agents in lung cancer patients with BM in both the trial and non-trial clinical setting. METHODS: Published prospective and retrospective papers investigating lung cancer and BM, in trial and non-trial settings, were identified and are discussed in this review. RESULTS: BM are common in patients with advanced lung cancer and often present symptomatically with pain and skeletal related events (SREs). Patients with high bone turnover marker levels, multiple BM, and history of pathological fractures have shorter overall survival. In randomized studies bone-targeted therapies reduced the risk of SREs and prolonged the time to first SRE. The use of bone-targeted agents may also be associated with a survival benefit. CONCLUSION: BM are a common problem in advanced lung cancer. While the benefits of bone-targeted therapies have been demonstrated, their use is limited in non-trial populations. If better predictive markers of individual risk were available this might increase the appropriate use of bone-targeted agents.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».