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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».