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Enregistrement W2754266983 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.e20669

Survival impact of aggressive treatment on patients with oligometastatic non-small cell lung cancer (NSCLC).

2017· article· en· W2754266983 sur OpenAlexaff
Camille Gauvin, Normand Blais, Mustapha Tehfé, Marie Florescu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHôpital Notre-DameUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerInternal medicineStage (stratigraphy)Single CenterOncologyCancerPerformance statusLungGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e20669 Background: The new 2016lung cancer classification differentiates oligometastatic (M1b) better prognostic from plurimetastatic (M1c) disease. A prospective study presented at 2016 ASCO showed improved PFS in patients with oligometastatic brain disease treated aggressively compared to a more palliative treatment but OS data is pending. Methods: This study is a single-center retrospective study including 643 patients with metastatic lung cancer diagnosed in an University center (CHUM) from 2005-2015 and followed more than 6 months (median follow up 13.3mo) . Only 67 patients (10.4%) were found to have synchronous oligometastatic disease at diagnosis. Results: Amongst the 67 patients, the localization of metastatic disease was as follows: 74% brain (n = 50), 9% adrenal gland (n = 6), 7% contralateral pulmonary lobe (n = 5), 6% bone (n = 4) and 3% liver (n = 2). 29 patients received radical treatment to primary and metastatic site (group A) and 36 patients received non-aggressive treatments (group B). There was no statistically significant difference between the two groups in terms of demographic and histological characteristics. The radical treatment group A had a mOS of 26mo and a mPFS of 12.8m compared to mOS of 5mo (p = 0.0001) and mPFS of 4.8mo (p = 0.010) for group B. This difference was observed when stratifying according to stage of primary lung disease (stage I mOS 42mo vs 16mo, stage II mOS 34mo vs 6mo and stage III mOS 22mo vs 4mo) and according to to oligometastatic site. Interestingly, addressing aggressively the primary lung cancer improved median survival even when the oligometastasis was not resected (26mo v and 24mo respectively), but not when oligometastasis only was resected and primary was treated palliatively (5mo vs 3 mo). Adjuvant chemotherapy given after radical treatment did not improve mPFS or mOS (12.83 vs12.47 months, p = 0.860). Conclusions: Radical treatment of oligometastatic NSCLC in this unselected population improved mPFS and mOS compared to other treatment strategies. As overall survival data of the prospective trial presented at 2016 ASCO meeting is pending, the more radical approach should be emphasized when patients present with oligometastatic lung cancer disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,402 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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