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Enregistrement W2886015068 · doi:10.1111/crj.12950

Impact of baseline characteristics on extensive‐stage SCLC patients treated with etoposide/carboplatin: A secondary analysis of a phase III study

2018· article· en· W2886015068 sur OpenAlexaff
Omar Abdel‐Rahman

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Respiratory Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Research Studies
Établissements canadiensAlberta Cancer FoundationUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineUnivariate analysisMultivariate analysisOncologyCarboplatinProportional hazards modelEtoposidePerformance statusUnivariateStage (stratigraphy)Multivariate statisticsChemotherapyCisplatin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of the current study is to investigate the impact of baseline characteristics on the outcomes of extensive-stage small cell lung cancer (SCLC) patients recruited into a clinical trial. METHODS: This is a secondary analysis of the control arm (etoposide/carboplatin arm) of the 'NCT00363415' study which is a phase III study conducted between 2006 and 2007. Univariate analysis of factors affecting overall and progression-free survival (PFS) was conducted through Cox regression analysis [including age, race, gender, Eastern Cooperative Oncology Group performance score, body mass index, Lactate dehydrogenase, number of metastatic sites and brain metastases]. Factors with P < .05 in the univariate analysis were then included in the multivariate analysis. RESULTS: All patients within the control arm (etoposide/carboplatin) were included in the analysis (N = 455 patients). The following factors were predictive of worse overall survival (OS) in univariate analysis (P < .05): performance score = 2, LDH > upper limit of normal and ≥3 metastatic sites. Multivariate Cox regression analysis incorporating these three factors showed that only number of metastatic sites predicts worse OS (P < .0001). Likewise, the following factors were associated with worse PFS in univariate analysis (P < .05): performance score = 2 and ≥ 3 metastatic sites predict worse PFS (P < .05). Multivariate analysis incorporating these two factors showed that only number of metastatic sites predicts worse PFS (P < .0001). CONCLUSION: Number of metastatic sites is the most important predictive factor for overall and PFS among patients with extensive-stage SCLC treated with systemic chemotherapy within a clinical trial.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,384 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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