Are age and comorbidity independent prognostic factors in the treatment of metastatic NSCLC? A review of prospectively randomized national cancer institute of Canada Clinical Trials Group (NCIC CTG) trials
Notice bibliographique
Résumé
7117 Background: This study analyzed all patients enrolled in two large prospectively randomized trials of systemic chemotherapy to determine whether age and/or co-morbidity are independent predictors of outcome. Methods: Baseline information was recorded, including ongoing medical problems and current medications. This information was extracted and scored using the validated Charlson co-morbidity scale. Scores were then correlated with other clinical data, which included age, gender, race, performance status, histology, stage, weight, LDH, chemotherapy (type, total dose, dose intensity), response and survival. Results: A total of 1,255 patients (481 in BR10 and 774 in BR18) were included in this analysis, the median age was 61.2 years (range 34.2 to 88.7), 827 were less than 65yrs, and 428 65yrs or older. 391 had other medical conditions besides the primary disease of lung cancer, 310 with a Charlson co-morbidity score of 1, and 81 with a cumulative score of 2 or higher. There were more male patients with co-morbidity (35% vs. 21%, p < 0.0001); fewer patients with histologic subtype of adeno with co-morbidity (26% vs. 35%, p = 0.001); and more older patients with co-morbidity (42% vs. 26%, p < 0.001). There was no difference in overall survival in the elderly (≥65) as compared to the younger patients (<65). In contrast, patients with co-morbidity were associated with a shorter survival (p = 0.01). A cumulative Charlson score of 1 was associated with a hazard ratio of 1.28 (95% CI 1.09–1.5; p =0.003), and a cumulative score of 2+ was associated with a hazard ratio of 1.09 (95% C.I. 0.83 -1.44, p = 0.52). Conclusions: From these two large randomized NCIC CTG trials, one observes that age over 65 is not associated with a worse outcome. However, the presence of co-morbidity does appear to be a negative prognostic factor and co-morbity is more common in older patients. No significant financial relationships to disclose.
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 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 | 0,037 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».