Long-term Survival of Heart Transplant Recipients with Lung Cancer: The Role of Chest Computed Tomography Screening
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to evaluate the screening modality and outcome of lung cancer occurring in heart transplant recipients (HTR) during a 21-year period. METHODS: We conducted a retrospective review to investigate the incidence, risk factors, screening modality, treatment, and outcomes in HTR with lung cancer. We compared them with a case-matched HTR control group. RESULTS: Out of 829 recipients of heart transplants, 19 cases of bronchogenic carcinoma were found either by routine chest X-ray (n = 10), chest computed tomographic (CT) scanning (n = 4), or by assessment of clinical symptoms (n = 5). The mean time from transplantation to bronchogenic carcinoma diagnosis was 68.8 +/- 42.4 months. A history of smoking was the only risk factor in HTR with bronchogenic carcinoma compared to their case-matched HTR control group ( P < 0.05). Of 18 patients with non-small cell lung cancer (NSCLC), 13 underwent surgery and 5 with advanced cancer underwent chemotherapy and/or radiotherapy. NSCLC was diagnosed by chest X-ray (n = 10), and 6 of these patients died after an average of 43.7 +/- 62.2 months following cancer detection. NSCLC was also diagnosed on the basis of clinical symptoms (n = 4), and 2 of these patients died after a mean follow-up of 9 +/- 4.2 months after cancer diagnosis. All 4 patients in whom cancer was detected by CT scan were alive at an average of 53.5 +/- 36.7 months following cancer detection. The survival rates did not differ between the study and control groups ( P = 0.5). CONCLUSIONS: Optimal outcomes of treatment for primary lung cancer after heart transplantation seem to be related to early detection. A high proportion of deaths from NSCLC may be prevented by chest CT scan screening.
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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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 ».