Neurological death in patients with EGFR-mutant non-small cell lung cancer.
Notice bibliographique
Résumé
2062 Background: Patients with EGFR mutant non-small cell lung cancer (EGFRmNSCLC) have a high incidence of brain metastases (BM). We sought to determine the rate of neurologic death in EGFRmNSCLC patients diagnosed with brain metastases. Methods: A single-institution prospectively managed database identified 204 patients with EGFRmNSCLC treated for brain metastases between 2000 and 2016. We estimated actuarial survival rates using the Kaplan-Meier method. The incidence of neurologic death (ND) was determined using a competing risks analysis. ND was correlated to clinical and treatment variables using Fisher’s exact test. Survival was calculated from the date of BM diagnosis. We defined neurologic death as death due to brain metastases or leptomeningeal disease Results: Fifty-six percent of patients had BM at the time of initial diagnosis. The initial BM treatment was up front stereotactic radiosurgery (SRS), whole brain radiation therapy (WBRT), or tyrosine-kinase inhibitor (TKI) alone in 22, 60, and 18 percent of patients, respectively. Two-year rates of OS in these subgroups were 64%, 38%, and 50%, respectively (p = 0.016). The 5-year rate of neurologic death was 38%. Thirty-four percent died of non-neurologic causes, 8% died of unknown causes, and the remaining patients were alive at last follow-up. Median survival (MS) was 19 months; MS in patients who died of non-neurologic causes and neurologic causes was 23, and 15 months, respectively. Of age, staging, BM at diagnosis, history of TKI therapy, initial treatment of BM, staging at diagnosis, and leptomeningeal disease at diagnosis (LMD), only LMD was significantly associated with ND (p = 0.047). Conclusions: Neurologic death due to EGFRmNSCLC BM was more common in our cohort than has been previously reported, highlighting the need for dedicated studies focused on the best management of BM in this population.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».