Comparison of Clinical Characteristics and Outcomes in Relapsed Versus De Novo Metastatic Non–Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the clinical characteristics and outcomes between relapsed and de novo metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC). MATERIALS AND METHODS: We reviewed all NSCLC diagnoses between January 1999 and December 2013 in the institutional Glans-Look Lung Cancer Database, which contains demographic, clinical, pathologic, treatment, and outcome information. Patients with distant metastasis at diagnosis (American Joint Committee on Cancer [AJCC] eighth edition, stage IV), the "de novo" cohort, were compared with the "relapsed" cohort, consisting of patients diagnosed with early stage disease (stage I/II) undergoing curative intent treatment and subsequently experiencing metastatic relapse. Survival analysis, along with univariate and multivariable analysis was performed. RESULTS: A total of 185 relapsed and 3039 de novo patients were identified. Significantly different patterns of smoking history, histology, systemic therapy use, and disease extent were observed between the relapsed and de novo cohorts. Median overall survival from time of metastasis was significantly longer in relapsed than in de novo disease (8.9 vs. 3.7 mo, P<0.001). Relapsed patients demonstrated significant improvements in outcomes over time. In multivariate analysis, de novo metastatic disease continued to bode a worse prognosis (adjusted hazard ratio [HR], 1.4) as did male sex (HR, 1.2), never-smoking history (HR, 1.2), and presence of extrapulmonary metastases (HR, 1.3). Systemic therapy receipt conferred better outcome (HR, 0.4), although the impact of relapsed versus de novo disease on outcomes persisted regardless of systemic therapy receipt. CONCLUSIONS: Relapsed and de novo patients represent significantly different subpopulations within metastatic NSCLC with the latter exhibiting poorer survival. This information facilitates discussions about prognosis with patients and supports screening initiatives aimed at reducing de novo disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».