Real-World Treatment Patterns and Clinical Outcomes in Patients With Stage III NSCLC: Results of KINDLE, a Multicountry Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Stage III NSCLC is a heterogeneous disease requiring a multimodal management approach. We conducted a real-world, global study to characterize patients, treatment patterns, and their associated clinical outcomes for stage III NSCLC. METHODS: KINDLE was a retrospective study in patients with stage III NSCLC (American Joint Committee on Cancer, seventh edition) diagnosed between January 2013 and December 2017, with at least 9 months of documented follow-up since index diagnosis. In addition to descriptive statistics, Kaplan-Meier methodology evaluated survival estimates; two-sided 95% confidence interval was computed. Cox proportional hazards model was used for univariate and multivariate analyses. RESULTS: A total of 3151 patients from more than 100 centers across 19 countries from Asia, Middle East, Africa, and Latin America were enrolled. Median age was 63.0 years (range: 21.0-92.0); 76.5% were males, 69.2% had a smoking history, 53.7% had adenocarcinoma, and 21.4% underwent curative resection. Of greater than 25 treatment regimens, concurrent chemoradiotherapy was the most common (29.4%). The overall median progression-free survival (95% confidence interval) and median overall survival (mOS) were 12.5 months (12.06-13.14) and 34.9 months (32.00-38.01), respectively. Significant associations (p < 0.05) were observed for median progression-free survival and mOS with respect to sex, region, smoking status, stage, histology, and Eastern Cooperative Oncology Group status. In univariate and multivariate analyses, younger age, stage IIIA, better Eastern Cooperative Oncology Group status, concurrent chemoradiotherapy, and surgery as initial therapy predicted better mOS. CONCLUSIONS: KINDLE reveals the diversity in treatment practices and outcomes in stage III NSCLC in a real-world setting in the preimmuno-oncology era. There is a high unmet medical need, necessitating novel approaches to optimize outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».