Impact of Timeliness of Surgical Treatment on the Outcomes of Patients with Non‐metastatic Non‐small Cell Lung Cancer: Findings From the PLCO Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to assess the impact of timeliness of surgical resection among patients with non-metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC) treated with upfront surgery. METHODS: Cases with confirmed non-metastatic NSCLC diagnosis treated with upfront surgery within the cohort of participants in the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Screening Trial were included in the current study. Multivariate logistic regression analysis was used to assess factors predicting time from diagnosis to surgical resection. Multivariate Cox regression analysis was used to assess factors affecting lung cancer-specific survival. RESULTS: A total of 1022 patients were included in the current analysis. A total of 873 patients underwent surgical resection within 30 days of diagnosis, while a total of 149 patients underwent surgical resection after 30 days from diagnosis. Through multivariate logistic regression analysis, the following factors were predictive for longer time to surgical resection: older age (odds ratio 1.077; 1.043-1.112; P < 0.001) and advanced stage at presentation (odds ratio 1.923; 1.056-3.502; P = 0.033). Through multivariate Cox regression analysis, time to surgical resection (≤30 days vs. >30 days) did not affect lung cancer-specific survival (hazard ratio 0.999; 0.739-1.350; P = 0.994). When the same multivariate analysis was repeated using time to surgical resection as a continuous variable, there was no impact on lung cancer-specific survival (hazard ratio 1.002; 0.997-1.007; P = 0.383). CONCLUSIONS: Time to surgical resection did not affect survival outcomes of non-metastatic NSCLC patients. Current therapy timeline targets need to be reviewed in our healthcare systems in order to redirect and prioritize the existing resources.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».