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Enregistrement W2789475173 · doi:10.21037/jtd.2018.02.05

A population-based analysis of outcomes after radiotherapy in intensive care unit patients with lung cancer

2018· article· en· W2789475173 sur OpenAlexafffundabout
Alexander V. Louie, Lihua Li, Krista Bray Jenkyn, Britney Allen, George Rodrigues, Andrew Warner, David A. Palma, Salimah Z. Shariff

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care OntarioWestern University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care OntarioSchulich School of Medicine and DentistryAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioLawson Health Research InstituteVarian Medical Systems
Mots-clésMedicineIntensive care unitLung cancerRadiation therapyIntensive care medicinePopulationCancerEmergency medicineInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As the value of radiotherapy (RT) in intensive care unit (ICU) patients with lung cancer is of uncertain efficacy, we evaluated characteristics, outcomes and RT utilization for such patients in Ontario, Canada. Methods: Multiple administrative databases were linked deterministically using unique encoded identifiers to identify eligible patients between April 1, 2007, and March 31, 2014. Differences in patient, treatment, institution and tumor characteristics between RT and non-RT groups at the level of episode of care were compared. Overall survival (OS) was evaluated using the Kaplan-Meier method, with differences compared using the log-rank test. Univariable and multivariable Cox proportional hazard modeling were performed to assess the effect of RT on survival. Results: RT was delivered in 133 episodes of care to 1.0% (n=131) of the 13,739 unique patients with lung cancer. RT delivery was associated with younger age (median 65 vs. 68, P<0.001), ventilation (79.8% vs. 38.2%, P<0.001) and longer ventilation duration (median 6 vs. 0 days, P<0.001). Pre-ICU disposition via transfer (35.3% vs. 9.7%) or the emergency room (ER) (28.6% vs. 21.9%) was more likely in the RT group (P<0.001). RT delivery varied, with half of the regions treating ≤5 patients each. ICU discharge was common in both RT (n=75, 56.4%) and non-RT (n=10,405, 71.4%) cohorts. One-year OS was poor in both groups, but most notably in the RT group (11.3% vs. 42.4%). RT was associated with inferior 1-year OS on unadjusted modeling (HR =1.99, P<0.001), with ventilation and pre-ICU disposition adjusting this finding towards the null on multivariable modeling (HR =1.17, P=0.095). Conclusions: Major geographic disparities exist in the rare use of RT for lung cancer in the ICU. A significant proportion of patients receiving RT achieve discharge and a minority achieve prolonged survival, suggesting that RT use may not be futile.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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