Peak oxygen consumption and long‐term all‐cause mortality in nonsmall cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying strong markers of prognosis is critical to optimize treatment and survival outcomes in patients with nonsmall cell lung cancer (NSCLC). The authors investigated the prognostic significance of preoperative cardiorespiratory fitness (peak oxygen consumption [VO(2peak)]) among operable candidates with NSCLC. METHODS: By using a prospective design, 398 patients with potentially resectable NSCLC enrolled in Cancer and Leukemia Group B 9238 were recruited between 1993 and 1998. Participants performed a cardiopulmonary exercise test to assess VO(2peak) and were observed until death or June 2008. Cox proportional models were used to estimate the risk of all-cause mortality according to cardiorespiratory fitness category defined by VO(2peak) tertiles (<0.96 of 0.96-1.29/>1.29 L/min⁻¹) with adjustment for age, sex, and performance status. RESULTS: Median follow-up was 30.8 months; 294 deaths were reported during this period. Compared with patients achieving a VO(2peak) <0.96 L/min⁻¹, the adjusted hazard ratio (HR) for all-cause mortality was 0.64 (95% confidence interval [CI], 0.46-0.88) for a VO(2peak) of 0.96 to 1.29 L/min⁻¹, and 0.56 (95% CI, 0.39-0.80) for a VO(2peak) of >1.29 L/min⁻¹) (P(trend) = .0037). The corresponding HRs for resected patients were 0.66 (95% CI, 0.46-0.95) and 0.59 (95% CI, 0.40-0.89) relative to the lowest VO(2peak) category (P(trend) = .0247), respectively. For nonresected patients, the HRs were 0.78 (95% CI, 0.34-1.79) and 0.39 (95% CI, 0.16-0.94) relative to the lowest category (P(trend) = .0278). CONCLUSIONS: VO(2peak) is a strong independent predictor of survival in NSCLC that may complement traditional markers of prognosis to improve risk stratification and prognostication.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».