The need for speed in advanced non‐small cell lung cancer: A population kinetics assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Systemic therapy prolongs overall survival (OS) in advanced non‐small cell lung cancer (NSCLC), but diagnostic tests, staging and molecular profiling take time, and this can delay therapy initiation. OS approximates first‐order kinetics. Methods We used OS of chemo‐naive NSCLC patients on a placebo/best supportive care trial arm to estimate % of patients dying while awaiting therapy. We digitized survival curves from eight studies, calculated OS half‐life, then estimated the proportion surviving after different times of interest ( t n ) using the formula: , where EXP signifies exponential, * indicates multiplication, 0.693 is the natural log of 2, and t 1/2 is the survival half‐life in weeks. Results Across trials, the OS half‐life for placebo/best supportive care in previously untreated NSCLC was 19.5 weeks. Hence, based on calculations using the formula above, if therapy were delayed by 1, 2, 3, or 4 weeks then 4%, 7%, 10%, and 13% of all patients, respectively, would die while awaiting treatment. Others would become too sick to consider therapy even if still alive. Conclusions This quantifies why rapid baseline testing and prompt therapy initiation are important in advanced NSCLC. It also illustrates why screening procedures for clinical trial inclusion must be faster. Otherwise, it is potentially hazardous for a patient to be considered for a trial due to risk of death or deterioration while awaiting eligibility assessment. It is also important to not delay initiation of systemic therapy for procedures that add relatively little value, such as radiotherapy for small, asymptomatic brain metastases.
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 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) | 0,000 | 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 ».