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Enregistrement W3093281437 · doi:10.1186/s12885-020-07487-9

Impact of pre-existing cardiovascular disease on treatment patterns and survival outcomes in patients with lung cancer

2020· article· en· W3093281437 sur OpenAlexaffabout
Atul Batra, Dropen Sheka, Shiying Kong, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerInternal medicineHazard ratioConfidence intervalOdds ratioProportional hazards modelRetrospective cohort studyCancerConfoundingSurgical oncologyPopulationSurgeryOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Baseline cardiovascular disease (CVD) can impact the patterns of treatment and hence the outcomes of patients with lung cancer. This study aimed to characterize treatment trends and survival outcomes of patients with pre-existing CVD prior to their diagnosis of lung cancer. METHODS: We conducted a retrospective, population-based cohort study of patients with lung cancer diagnosed from 2004 to 2015 in a large Canadian province. Multivariable logistic regression and Cox regression models were constructed to determine the associations between CVD and treatment patterns, and its impact on overall (OS) and cancer-specific survival (CSS), respectively. A competing risk multistate model was developed to determine the excess mortality risk of patients with pre-existing CVD. RESULTS: A total of 20,689 patients with lung cancer were eligible for the current analysis. Men comprised 55%, and the median age at diagnosis was 70 years. One-third had at least one CVD, with the most common being congestive heart failure in 15% of patients. Pre-existing CVD was associated with a lower likelihood of receiving chemotherapy (odds ratio [OR], 0.53; 95% confidence interval [CI], 0.48-0.58; P < .0001), radiotherapy (OR, 0.76; 95% CI, 0.7-0.82; P < .0001), and surgery (OR, 0.56; 95% CI, 0.44-0.7; P < .0001). Adjusting for measured confounders, the presence of pre-existing CVD predicted for inferior OS (hazard ratio [HR], 1.1; 95% CI, 1.1-1.2; P < .0001) and CSS (HR, 1.1; 95% CI, 1.1-1.1; P < .0001). However, in the competing risk multistate model that adjusted for baseline characteristics, prior CVD was associated with increased risk of non-cancer related death (HR, 1.48; 95% CI, 1.33-1.64; P < 0.0001) but not cancer related death (HR, 0.98; 95% CI, 0.94-1.03; P = 0.460). CONCLUSIONS: Patients with lung cancer and pre-existing CVD are less likely to receive any modality of cancer treatment and are at a higher risk of non-cancer related deaths. As effective therapies such as immuno-oncology drugs are introduced, early cardio-oncology consultation may optimize management of lung cancer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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