Multi-modality therapy for stage IIIa N2 non-small cell lung cancer: Does the answer lie in the components?
Notice bibliographique
Résumé
8537 Background: Neoadjuvant chemoradiation prior to surgery offers excellent locoregional control, while neoadjuvant chemotherapy I meant to offer improved systemic therapy in stage IIIA N2 non-small cell lung cancer (NSCLC). Data are lacking to select the optimal regimen. We compared oncologic outcomes for stage IIIA N2 NSCLC utilizing granular data from three experienced lung cancer treatment centers. Methods: This collaborative retrospective study unites 3 major thoracic centers with differing approaches to IIIA N2 NSCLC. Patients undergoing surgical resection post-neoadjuvant chemotherapy (CxT) or concurrent chemoradiation (CxRT) were included. Primary outcomes were overall and disease- free survival (OS and DFS). Results: Demographic data and outcome data are in Table 1. There were no differences in 5-year OS (CxT 40% vs CxRT 42%, p=0.265) nor in DFS (CxT 30% vs 31%, p=0.275). Recurrence rates (CxT47%vsCxRT48%,p=0.799) and patterns were identical (Local: CxT 10% vs CxRT 8%; and Distant: CxT 30%vsCxRT29%,p=0.764). There was no difference in peri-operative mortality. To address potential bias from differing staging strategies, we excluded patients without invasive mediastinal staging and there were still no differences in OS (CxT 40% vs CxRT 42%, p=0.364) and DFS (CxT 30% vs CxRT 31%, p=0.332) Multivariable analysis identified pnemonectomy (HR1.66,p<0.001) and ypN2 (HR1.84,p<0.001) to be associated with overall survival. Conclusions: Both treatment strategies produce equivalent and better than expected outcomes compared to historical controls for IIIA N2 NSCLC. [Table: see text]
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».