Examining Time Intervals Between Diagnosis and Treatment in the Management of Patients With Limited Stage Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine time intervals between diagnosis and treatment of limited stage small cell lung cancer (L-SCLC) and to evaluate its effect on clinical outcomes. MATERIALS AND METHODS: Data on 166 patients with L-SCLC referred to a regional cancer center between January 1991 and December 1999 were analyzed. The time intervals studied were defined as: interval A, first abnormal chest x-ray to pathologic diagnosis: interval B, diagnosis to first oncology consultation; interval C, oncology consultation to first day of thoracic radiotherapy (RT); interval D, oncology consultation to first day of chemotherapy; and interval E, first day of chemo to first day of RT. Cox proportional hazards models were used to examine associations between the time intervals and thoracic relapse (TR) and overall survival (OS) outcomes. Logistic regression analysis was used to model associations between time and complete response (CR) rates. RESULTS: The median time duration of intervals A to E were 20, 12, 63.5, 15, and 48 days, respectively. When time was analyzed as a continuous variable, no statistically significant association between the interval lengths and outcomes studied was observed. Dichotomizing each interval using the median value as cut-off revealed that interval A >20 days was significantly associated with improved CR (odds ratio = 3.573; P = 0.027) whereas interval B >12 days was associated with a trend toward lower CR (odds ratio = 0.348; P = 0.073). CONCLUSIONS: Short median times from first abnormal chest x-ray to diagnosis and from diagnosis to oncology consultation indicate that L-SCLC patients were diagnosed and referred promptly in the community setting. OS and TR appeared independent of the time intervals analyzed. Individual variations in disease presentation and tumor biology may explain the observed associations between early pathologic diagnosis and inferior CR rates.
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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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».