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Enregistrement W3110320999 · doi:10.3390/curroncol28010008

Evolution of Systemic Treatment Uptake and Survival in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer

2020· article· en· W3110320999 sur OpenAlexaffvenue
Sophie Stock-Martineau, Katie Laurie, Mathieu McKinnon, Tinghua Zhang, Paul Wheatley‐Price

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortInternal medicineLung cancerPopulationOncologyCancerAnaplastic lymphoma kinase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Non-small cell lung cancer (NSCLC) commonly presents at advanced stage. We previously reported systemic treatment uptake in stage IV NSCLC climbing from 55% (2009-2012) to 62% (2015-2017). Since then, first-line immunotherapy and 2nd/3rd generation tyrosine kinase inhibitors (TKIs) have emerged as standards of care. We explored whether treatment rates continued to rise and studied outcomes. METHODS: We reviewed all cases of de novo stage IIIB/IIIC/IV NSCLC seen in out-patient medical oncology consultation at our institution between 2009-2012 (cohort A), 2015-2017 (cohort B), and June-December 2018 (cohort C). We compared rates of systemic treatment, molecular testing, targeted therapy, and immune checkpoint inhibitor (ICI) use. We compared survival in the overall, treated/untreated, younger and elderly population in cohort A vs. cohort B + C (=cohort D). RESULTS: Cohorts A, B, and C included 528, 463, and 93 patients, respectively. Overall, 66% received any systemic therapy in cohort C, compared to 62% in cohort B and 55% in cohort A. Across three time periods, first-line chemotherapy rates fell (93, 76, 46%) while rates of first-line targeted therapy (5, 16, 15%) and ICI (0, 2, 36%) rose. Among molecular subtypes, first-line targeted treatment in EGFR-positive patients (63, 94, 100%) and anaplastic lymphoma kinase (ALK)-positive patients (0, 91, 100%) rose. Survival improved in all subgroups in cohort D vs. cohort A, except for patients ≥ 70 years and the untreated population. CONCLUSIONS: Systemic treatment rose across three time periods, reflecting the introduction of rapid diagnostic pathways, reflex molecular testing, ICI, and targeted therapies. Survival outcomes of advanced NSCLC patients have significantly improved.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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