Change in treatment modality and trends in survival among stage I non-small cell lung cancer patients: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A number of treatment modalities are available to patients with early non-small cell lung cancer (NSCLC) but there is inconsistency regarding their effects on survival. The associated survival of each treatment modality is crucial for patients in making informed treatment decisions. We aimed to examine the change in treatment modality and trends in survival for patients with stage I NSCLC and assess the association between treatment modality and survival. METHODS: All patients diagnosed with stage I NSCLC in the Canadian province of Ontario between 2007 and 2015 were included in this population-based study. We used a flexible parametric model to estimate the trends in survival rate. RESULTS: Overall, 11,910 patients were identified of which 7,478 patients (62.8%) received surgical resection and 2,652 (22.3%) radiation only. The proportion of patients who received radiation only increased from 13.2% in 2007 to 28.0% in 2015 (P-for-trend <0.001). Survival increased for all treatment modalities from 2007 to 2015. The increase in 5-year survival was more than 20% for all surgical groups and more than 35% for radiation-only group. CONCLUSIONS: The survival of patients with stage I NSCLC increased for all treatment modalities over the study period, most distinctly in elderly patients, which coincided with a rise in the use of radiation therapy. While surgical resection was associated with the best chance of 5-year survival, radiation therapy is a safe and effective treatment for medically inoperable patients with early disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».