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Enregistrement W2890416541 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.e18038

Timeliness of adjuvant chemotherapy in patients with resected pancreatic cancer.

2017· article· en· W2890416541 sur OpenAlexaffabout
David Deng, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensBaker Hughes (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicinePancreatic cancerProportional hazards modelChemotherapyCancerCohortColorectal cancerPopulationOncologyRetrospective cohort studyMultivariate analysisLogistic regressionSurgeryGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18038 Background: Timeliness of adjuvant chemotherapy is an important predictor of survival for patients with breast and colorectal cancer whereby long delays has been shown to detrimentally impact outcomes. The effects of adjuvant treatment timing remain largely unknown for early pancreatic cancer. This study aims to identify independent predictors of treatment timeliness and overall survival in this patient population. Methods: We conducted a retrospective, population-based analysis of 179 patients with resected pancreatic cancer who subsequently started adjuvant chemotherapy between 2008 and 2014 at any 1 of 6 cancer centers across British Columbia, Canada. Logistic regression was used to identify predictive factors for adjuvant chemotherapy timing. Prognostic factors for survival were ascertained using multivariate Cox proportional hazards models. Results: Our study cohort included 91 men (51%) and 88 women (49%). At time of diagnosis, 145 patients (81%) had nodal involvement and 107 patients (60%) had good ECOG performance status (ECOG 0-1). The median age of diagnosis was 67 (range 37-85) years. The median interval between surgery and start of adjuvant chemotherapy was 70 (range 19-46) days. Abnormal bilirubin was the only factor significantly correlated with delayed chemotherapy (OR, 3.89; 95% CI, 1.55-9.73; P = 0.004). Median overall survival was 468 days following resection (95% CI, 425-538). Multivariate survival analysis showed that high CA 19-9 levels (HR, 2.44, 95% CI: 1.36-4.40, P = 0.003) and abnormal bilirubin (HR, 0.40; 95% CI, 0.22-0.73; P = 0.003) were prognostic factors for overall survival. Median survival for patients who waited up to 35, 70 or 105 days for chemotherapy following resection were 588 days (95% CI, 270-776), 490 days (95% CI, 360-688) and 466 days (95% CI, 432-538) respectively. Overall, timeliness was not predictive of survival (HR, 1.12; 95% CI, 0.64-1.97; P= 0.70). Conclusions: Patients with hyperbilirubinema experienced delays in adjuvant chemotherapy, likely due to the need for relief of biliary obstruction and subsequent recovery. However, timeliness of adjuvant chemotherapy did not influence outcomes, suggesting that treatment should still be considered irrespective of timing.

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)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,389 · 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'admission2
Résumé présentoui

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