Effects of Ethnicity on Outcomes of Patients With EGFR Mutation–Positive NSCLC Treated With EGFR Tyrosine Kinase Inhibitors and Surgical Resection
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In addition to the higher prevalence of EGFR mutations found among lung cancer cases in East Asian patients, it is unclear whether there are differences in treatment outcomes by ethnicity—that is, East Asian versus non–East Asian. Methods Patients diagnosed with EGFR-mutant lung cancer between January 2004 and October 2014 at a single center were reviewed. Data captured included demographics, tumor and treatment information, and survival. Survival of patients of East Asian and non–East Asian ancestry was compared, including in the subgroup that received EGFR tyrosine kinase inhibitor (TKI) for advanced disease and in those with early-stage disease that underwent surgical resection. Results A total of 348 patients with EGFR-mutant NSCLC were identified. There was a higher proportion of nonsmokers among those of East Asian ethnicity. No significant difference in survival was seen between patients of East Asian and non–East Asian ethnicity, median 6.7 years (95% confidence interval [CI]: 5.4–not applicable) and 5.4 years (95% CI: 4.1–7.2), respectively ( p = 0.09). Among 196 patients that received treatment with EGFR TKI, the median survival from TKI initiation was also similar for those of East Asian and non–East Asian ethnicity, 3.0 years (95% CI: 2.1–3.5) and 2.7 years (95% CI: 2.2–3.5), respectively. Among the early-stage patients that underwent surgical resection (n = 163), those of East Asian ethnicity had similar median recurrence-free survival from surgery compared with non–East Asian patients, 5.3 years (95% CI: 3.5–not applicable) and 5.1 years (95% CI: 3.3–7.2), respectively. Conclusions In a cohort of patients with EGFR-mutant lung cancer with access to uniform standards of care, East Asian ethnicity was not associated with improved survival after treatment with EGFR TKI or surgical resection.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».