Multiple lines of chemotherapy for patients with high‐grade ovarian cancer: Predictors for response and effect on survival
Notice bibliographique
Résumé
Guidelines for the treatment of tubo-ovarian cancer patients beyond third line are lacking. We aimed to evaluate the effect of response in each line on patient's outcome as well as identify variables that predict response for additional line of chemotherapy. A cohort study was performed including all patients with advanced high-grade ovarian cancer. Survival analysis was performed using Kaplan-Meier curves and log-rank tests. Odds ratios and hazard ratios were calculated using multilevel, mixed-effects logistic regression and Cox regression, adjusting for repeated measures within individual patients. Two-hundred thirty-eight patients were included and underwent up to 10 lines of chemotherapy. The median progression-free survival was 15.6 and overall survival (OS) was 55.6 months. Response rates dropped with each additional line and by line 5, most patients (61%) became refractory and only 16% had any type of response (complete 4% or partial 12%). By line 2, whether a patient had partial disease (PR), stable disease (SD) or progressive disease (PD) did not have an effect on the OS. From line 2, whether a patient had PR, SD or PD did not have an effect on chemotherapy-free interval. Number of previous lines and time from previous line were the only variables that significantly correlated with both outcome of patients and response to the next line. In conclusion, time interval from the previous line of chemotherapy is the major clinical factor that predicts beneficial effect of another line of treatment in patients with ovarian cancer.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».