Prognostic factors and trends in outcome for small cell lung cancer over 20 years.
Notice bibliographique
Résumé
e17518 Background: There has been little change in the chemotherapeutic treatment of small cell lung cancer (SCLC) over the last 30 years but changes in radiotherapy have demonstrated a survival benefit in clinical trails. There is substantial disagreement in the literature on whether or not there has been an improvement in survival for SCLC patients and which patient characteristics serve as important prognostic factors. The majority of the data comes from the selective population of patients included in clinical trials, which do not necessarily reflect real world therapeutic effectiveness. Methods: Using the Manitoba Cancer Registry and Manitoba’s physician billing database, we extracted information on all patients receiving a pathologic diagnosis of SCLC in the Canadian province of Manitoba between Jan 1, 1985 and Dec 31, 2004. Linear regression and Cox proportional hazard regression were then used to determine trends in SCLC incidence, survival, sex distribution, treatment, and prognostic factors. Results: Over the course of the study, the number of cases of SCLC diagnosed each year decreased by 1.41 cases/year (p=0.007), due entirely to a decrease in male cases. The proportion of females increased by 1%/year (p<0.001, 95% CI [0.007, 0.013]). In the whole study population, the proportion of patients receiving no antineoplastic treatment increased dramatically with age, from 11.7% in those ≤50 to 50.6% in patients >80 years old (p<0.001). There has been no change in 2 or 5-year survival (p>0.05 at both time points), which is true for both males and females. Two-year survival was 12.7% for females vs 8% for males (p<0.001), and at 5 years 5.3% of females vs 2.6% of males survive (p=0.002). Male sex was a negative prognostic factor with an adjusted hazard ratio of 1.27 (95% CI [1.16, 1.39]). Conclusions: Female sex is a positive prognostic factor in SCLC. In this population based trial, evolution of therapy over 20 years did not translate into improved survival. A further decline solely in the number of male cases may independently improve survival in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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