Evolution of Systemic Treatment Uptake and Survival in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».