Recurrent versus de novo metastatic NSCLC: Impact on outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
9045 Background: Metastatic non-small-cell lung (NSCLC) cancer has a poor prognosis, with a 5 year survival less than 5%. The majority of patients present with stage IV and many patients treated curatively with stage I-III will develop recurrent metastatic disease. It is unknown if the natural history differs between patients with recurrent versus de novo metastatic NSCLC. We hypothesized that de novo metastatic disease is associated with decreased overall survival compared to recurrent metastatic disease. Methods: A retrospective review was completed of all patients with NSCLC referred to the BC Cancer Agency from 2005-2012. Two cohorts were created; de novo metastatic disease and patients treated with curative intent (surgery or radiotherapy) that developed recurrent, metastatic disease. Information was collected on known prognostic and predictive factors. Overall survival was calculated from the date of diagnosis of metastatic disease. Results: A total of 9656 patients were referred, 5783 (60%) with de novo stage IV disease, and 3873 (40%) with stage I-III disease. Of patients with initial stage I-III, 1801 received curative therapy (751 surgery, 1050 radiotherapy) and 802 developed metastases. Patients in the de novo cohort were more likely to be male (52% vs 47%), have poorer performance status (ECOG≥2 50% vs 43%), and receive no palliative chemotherapy (67% vs 61%). The median overall survival in the de novo cohort was 4.7 m vs 6.9 m in the recurrent cohort (p < 0.001). De novo status was associated with shorter overall survival and this remained significant in a multivariate model that incorporated gender, ECOG and lines of palliative chemotherapy (hazard ratio 1.228[95% confidence interval 1.134-1.330], p-value < 0.001). Conclusions: In a large population based study of NSCLC, de novo metastatic status was independently associated with decreased overall survival from the time of metastatic disease diagnosis. De novo versus recurrent status should be used as a prognostic factor to inform patient decisions and ensure balanced stratification of patients in clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».