The Population-based Impact of Adjuvant Chemotherapy on Outcomes in T2N0M0 Non–Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The value of adjuvant chemotherapy in T2N0M0 non-small-cell lung cancer (NSCLC) is unclear. Some current guidelines suggest adjuvant chemotherapy be considered for patients with tumors ≥4 cm. Prior population-based evaluations lacked lung cancer-specific survival (LCSS) and health insurance status. The authors aimed to identify predictors of adjuvant chemotherapy use and assess its real-world benefit in T2N0M0 NSCLC. MATERIALS AND METHODS: The authors included patients who underwent surgery for T2N0M0 NSCLC in a large Canadian province with universal health care between 2004 and 2015, grouping cases by adjuvant chemotherapy receipt. They identified predictors of chemotherapy use with logistic regression and correlates of overall survival (OS) and LCSS using Cox regression. RESULTS: The authors analyzed 967 patients. The median age was 68 years (interquartile range, 61 to 74), 455 (47%) were men, and 164 (17%) received adjuvant chemotherapy. Sex, tumor location, and laterality were similar between groups. Younger age, lower Charlson comorbidity score, large cell histology, and tumor size ≥4 cm were associated with a higher likelihood of chemotherapy receipt (all P<0.05). In the entire cohort and in the ≥4 and ≥5 cm subgroups, chemotherapy improved OS but not LCSS on univariate analysis. Chemotherapy was not associated with OS or LCSS in multivariate analysis (OS hazard ratio [HR], 0.925; 95% confidence interval [0.693-1.236], P=0.598, 0.725 [0.454-1.157], P=0.177 in the ≥4 cm group; LCSS HR, 1.196 [0.843-1.695], P=0.316, 0.917 [0.533-1.577], P=0.754 in the ≥4 cm group). CONCLUSION: Adjuvant chemotherapy was not associated with improved survival in this population-based T2N0M0 NSCLC cohort, even for ≥4 or ≥5 cm tumors, suggesting that it has a limited role in real-world practice.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».