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Enregistrement W2990333000 · doi:10.1016/j.adro.2019.11.002

Neurological Death is Common in Patients With EGFR Mutant Non-Small Cell Lung Cancer Diagnosed With Brain Metastases

2019· article· en· W2990333000 sur OpenAlexaff
Matthew Ramotar, Sean Barnes, Fábio Ynoe de Moraes, Archya Dasgupta, Normand Laperrière, Barbara‐Ann Millar, Alejandro Berlín, Tatiana Conrad, Monique van Prooijen, A.Z. Damyanovich, Robert K. Heaton, Young-Bin Cho, Catherine Coolens, Geoffrey Liu, Frances A. Shepherd, Penelope A. Bradbury, Natasha B. Leighl, Mark Bernstein, Gelareh Zadeh, Paul Kongkham, Mark Doherty, David Shultz

Notice bibliographique

RevueAdvances in Radiation Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreSouthlake Regional Health CenterUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiosurgeryLung cancerIncidence (geometry)Internal medicineOncologyHazard ratioBrain metastasisCohortUnivariate analysisMultivariate analysisRadiation therapyCancerEpidermal growth factor receptorConfidence intervalMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Brain metastases (BrM) are common in patients with epidermal growth factor receptor (EGFRm) mutant non-small cell lung cancer (NSCLC). We sought to determine the rate of neurologic death (ND) in this population. Methods and Materials We analyzed data from 198 patients who received a diagnosis of BrM from EGFRm NSCLC between 2004 and 2016, comparing patients whose initial treatment for BrM was stereotactic radiosurgery with or without tyrosine kinase inhibitors (TKI), whole brain radiation therapy (WBRT) with or without TKI, or TKI alone. The incidence of ND was determined using a competing risks analysis. Univariate and multivariate analyses were used to identify clinical variables associated with this outcome. Results The percentage of patients who initially received stereotactic radiosurgery, whole brain radiation therapy, or TKI alone was 22%, 61%, and 17%, respectively. Median overall survival in these subgroups was 31.1, 14.6, and 24.6 months, respectively ( P = .0016). The 5-year incidence of ND among all patients was 40% and did not significantly vary according to treatment group. In a multivariable model, only leptomeningeal disease at any point in a patient's disease course significantly correlated with ND (hazard ratio 4.75, P <.001). Conclusions Among our cohort of patients with BrM from EGFRm NSCLC, the incidence of ND was significantly higher than suggested by previous reports. BrM should be considered a driver of mortality in many patients with EGFRm NSCLC, and treatments providing better control of BrM, lower neurocognitive side effects, and maintenance of quality of life are needed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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