Factors Influencing Treatment Selection and Survival in Advanced Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Despite numerous breakthrough therapies, inoperable lung cancer still places a heavy burden on patients who might not be candidates for chemotherapy. To identify potential candidates for the newly emerging immunotherapy-based treatment paradigms, we explored the clinical and biologic factors affecting treatment decisions. Methods: We retrospectively reviewed the records of patients diagnosed at our university-affiliated cancer centre between 1 January 2011 and 31 December 2013. Patient demographics, systemic treatment, and survival were examined. Results: During the 3-year study period, 683 patients fitting the inclusion criteria were identified. First-line therapy was administered in 49.5% of patients; only 22.4% received further lines of therapy. The main reasons for withholding therapy were poor performance status [ps (43.2%)], rapidly deteriorating ps (31.9%), patient refusal of therapy (20.9%), and associated comorbidities (4%). Older age, the presence of brain metastasis at diagnosis, and non-small-cell histology were also associated with therapeutic restraint. Oncology referrals were infrequent in patients who did not receive therapy (32.2%). Older patients and those with a poor ps experienced superior survival when treatment was administered (hazard ratio: 0.25; 95% confidence interval: 0.16 to 0.38; and hazard ratio: 0.44; 95% confidence interval: 0.23 to 0.87 respectively; p < 0.001). Conclusions: Advanced lung cancer still poses a therapeutic challenge, with a high proportion of patients being deemed unfit for therapy. This issue cannot be resolved until appropriate measures are taken to ensure the inclusion of older patients and those with a relatively poor ps in large clinical trials. Immunotherapy might be interesting in this setting, given that it appears to be more tolerable. Another consequential undertaking would be the deployment of strategies to reduce wait times during the diagnostic process for patients with a high index of suspicion for lung cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».