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Enregistrement W2947572398 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.e18238

Impact of rates of referral and systemic therapy on 1-year outcomes in metastatic NSCLC: A real-world population based study.

2019· article· en· W2947572398 sur OpenAlexaffabout
Adam Fundytus, Yunting Fu, Lorraine Shack, Truong‐Minh Pham, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensBC Cancer AgencyAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineReferralHazard ratioLung cancerCancerCancer registryStage (stratigraphy)Charlson comorbidity indexCohortPopulationProportional hazards modelOncologyComorbidityConfidence intervalFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18238 Background: EGFR/ALK inhibitors and immunotherapy represent promising treatments for metastatic NSCLC, but patients must be referred to a cancer center (CC) to be considered for these treatments. Local referral rates to a CC for advanced pancreatic cancer are only 51%. We hypothesized that rates of referral for stage IV NSCLC are also low, thereby affecting survival. Methods: Using linked data from the provincial cancer registry, oncology specific EMR, administrative claims and vital statistics, we identified all patients diagnosed with stage IV NSCLC from 2009 to 2016 in Alberta, Canada. Demographics, Charlson Comorbidity Index (CCI), method of diagnosis, year of diagnosis and site of metastasis were compared between patients referred vs not referred (NR) to a CC and between those who received systemic therapy (ST) vs those who did not. A multivariable piecewise constant hazard model was constructed to estimate the hazard ratio (HR) of death in the 1st year. Results: We identified 9717 stage IV NSCLC patients among whom 65.8% and 34.2% were diagnosed pre and post 2012. In this cohort, 6907 (71%) were seen at a CC. Factors which predict referral to a cancer center are: dx by cytology (OR 6.81, 95% CI: 5.99-7.75; p < 0.001) or histology (OR 6.29, 95% CI: 5.40-7.34; p < 0.001) vs radiologic dx; Age < 70 (OR 1.87, 95% CI: 1.69-2.07; p < 0.001); dx after 2012 (OR 1.52, 95% Cl 1.36-1.70; p < 0.001) and CCI≤1 (OR 1.50, 95% Cl 1.34-1.68; p < 0.001). ST was administered to 2057(21.2%). Factors that predict ST are: dx by cytology (OR 6.48, 95% CI: 5.18-8.11; p < 0.001) or histology (OR 6.35.18 , 95% CI: 5.02-8.04; p < 0.001); Age < 70 (OR 2.55, 95% Cl 2.33-2.82; p < 0.001); CCI≤1 (OR 1.56, 95% Cl 1.39-1.76; p < 0.001); dx after 2012 (OR 1.28, 95% CI: 1.16-1.41 and female gender (OR 1.18 , 95% CI: 1.07-1.29; p < 0.001; p < 0.001). Within the 1st year post dx, HR for mortality was lower both in patients referred to a CC vs NR (HR 0.3, 95%CI .28-0.31, p < 0.0001) and patients receiving ST vs no ST (HR 0.3, 95% CI .28-0.32, p < 0.0001). Conclusions: Close to 1 in 3 patients with stage IV NSCLC were not referred to a CC even though referral and receipt of ST were associated with a significantly lower risk of death in the 1st year following diagnosis. Clear delineation and wide dissemination of appropriate referral pathways are needed to improve outcomes, especially among older patients.

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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,382 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
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