Pattern of Treatment Initiation and Outcomes for Patients With Metastatic Non-small Cell Lung Cancer in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The impact of diagnosis and treatment delay on outcomes in advanced non-small cell lung carcinoma (NSCLC) is not well understood. In this study, we examined the effect of the length of time to the first chemotherapy treatment initiation and the other factors affecting overall survival. METHODS: This retrospective study used data from the Institute of Clinical Evaluative Sciences and identified 4520 patients in Ontario who were diagnosed with stage IV NSCLC between 2007 and 2016, treated using chemotherapy. We adjusted the analysis for location (rural vs urban), gender, distance from the nearest cancer center, first chemotherapy treatment used, income, and age. Results: Type of the chemotherapy, length of time to the first treatment, and distance from the nearest cancer center had a statistically significant impact on survival. Paclitaxel was associated with decreased risk of death compared to vinorelbine (Hazard Ratio (HR)=0.835, 95%CI 0.753-0.925), gemcitabine (HR=0.916, 95%CI 0.998-0.826), and docetaxel (HR=0.771, 95%CI 0.994-0.513). Every additional 10 km distance from the nearest cancer center was associated with a 0.5% increased risk of death (HR=1.005, 95%CI 1.000-1.010). A longer time to the first treatment was associated with increased survival. In fact, every 10 days increase in wait time was associated with a 0.5% decrease in the risk of death (HR=0.995, 95%CI 0.993-0.998). Conclusion: Chemotherapy treatment using paclitaxel and living closer to the cancer center is associated with better survival. A longer time between diagnosis and treatment leading to better survival could perhaps be explained by patients on the "sicker" end of the spectrum receiving treatment sooner.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».