Real-World Treatment Patterns, Clinical Outcomes, and Health Care Resource Utilization in Extensive-Stage Small Cell Lung Cancer in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The prognosis for extensive-stage small cell lung cancer (ES-SCLC) is poor. Real-world evidence can highlight the unmet clinical need within this population. We conducted a population-based cohort study of ES-SCLC patients diagnosed in a large Canadian province (2010-2018) using electronic medical records and administrative claims data. In all, 1941 ES-SCLC patients were included, of which 476 (25%) were recurrent cases. Median age at diagnosis was 70 years (range: 39-94) and 50.2% were men. Of the 1941 ES-SCLC patients, 29.5% received chemotherapy and radiotherapy, 17.0% chemotherapy alone, 8.7% radiotherapy alone, and 44.8% received best supportive care. Chemotherapy was initiated by 46.5%, 8.5%, and 1.4% of first-, second-, and third-line patients, with lower uptake for recurrent cases. Median survival from first-, second-, and third-line chemotherapy was 7.82 months (95% CI: 7.50-8.22), 5.72 months (95% CI: 4.90-6.87), and 3.83 months (95% CI: 2.99-4.60). Among patients who received first-line therapy, the 2-year and 5-year survival was 7.3% (95% CI: 5.7-9.2) and 2.9% (95% CI: 1.8-4.5). In conclusion, initiation of first-line treatment in ES-SCLC was low with significant attrition in subsequent lines. These results underscore the need for effective front-line treatments and highlight the potential for novel therapies to improve patient outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».