A lower level of forced expiratory volume in one second predicts the poor prognosis of small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of impaired pulmonary function on the clinical outcome of small cell lung cancer (SCLC) has not been examined. The objectives of this study were to compare the clinical characteristics and prognosis of SCLC patients with and without impaired pulmonary function and investigate predictors related to the pulmonary function of mortality in SCLC patients. Methods: This is a retrospective multicenter study performed between January 2011 and December 2015. In all, 170 SCLC patients that were treated with chemotherapy and/or radiotherapy and had a pulmonary function test (PFT) were enrolled. Patients were divided into the chronic obstructive pulmonary disease (COPD) group and the non-COPD group. The overall survival (OS) was compared and predictors of worse OS were analyzed. Results: COPD was present in 54.7% of all SCLC patients. There were no differences in the clinical characteristics and treatment strategies between the COPD and non-COPD groups. OS (log-rank test, P=0.103) was not different between the COPD and non-COPD groups. In a multivariate analysis using a Cox regression model, extensive disease (ED) [hazard ratio (HR) =2.863; 95% CI: 1.787–4.587] and low forced expiratory volume in 1 second (FEV 1 ) <80% (HR =1.854; 95% CI: 1.077–3.192) were independent risk factors for shorter survival. In a subgroup multivariate analysis, a FEV 1 less than 80% (HR =5.631; P=0.018) was independently associated with poor OS in patients with ED. Conclusions: A low FEV 1 , not COPD, was a predicting factor for poor treatment outcomes in SCLC patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».