MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4281707764 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e21172

Overall survival of patients with chronic obstructive pulmonary disease receiving immunotherapy for non-small cell lung cancer: A population-based analysis in Ontario, Canada.

2022· article· en· W4281707764 sur OpenAlexaffabout
Sze Wah Samuel Chan, John R. Goffin, Gregory R. Pond

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreOntario Clinical Oncology GroupMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDInternal medicineLung cancerNivolumabProportional hazards modelPopulationPembrolizumabOncologyComorbidityCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e21172 Background: Outside of clinical trial eligibility criteria, there is limited data to guide the selection of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) for immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy. Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and lung cancer are associated, independent of smoking history, with a common background of chronic inflammation. Previous studies have demonstrated that COPD is a negative prognostic marker for NSCLC, but the clinical benefit of ICI in patients with NSCLC and COPD is unknown. Methods: A population-level administrative data analysis of Ontario patients was performed through the Institute of Clinical Evaluative Sciences (ICES) Data Analytic Services. All patients with NSCLC diagnosed between Jan 2010 and Dec 2020 and treated with immune-checkpoint inhibitors (pembrolizumab, nivolumab, atezolizumab) were included. Demographics, comorbidity and marginalization scores, and COPD status were extracted along with outcome information. Overall survival (OS) was estimated using the Kaplan-Meier method, and compared between patients with or without COPD using Cox proportional hazards regression. The frequency of patients requiring hospitalization and duration of treatment was also estimated and compared using the chi-square and Wilcoxon rank-sum test. Results: 73331 NSCLC patients were identified, of which 4.5% (n = 3285) patients received ICI. COPD patients were less likely to receive immunotherapy (3.8% vs. 5.1%, p < 0.001). Among those receiving an ICI, 41% (n = 1362) of patients had a diagnosis of COPD prior to NSCLC diagnosis. Median (95% CI) OS was 17.3 (16.6 to 18.2) months for patients with COPD and 16.9 (16.2 to 17.8) for patients with no known COPD, which was not significantly different in univariate (hazard ratio = 0.96, 95% CI = 0.89 to 1.04, p = 0.35) or multivariate analysis (HR = 0.96, 95% CI = 0.89 to 1.05, p = 0.40). The 5-year survival was also similar between both groups (6.7% vs. 6.5%). The rate of hospitalization within 6 months (18.4% vs 18.0%, p = 0.82) and the duration of immunotherapy treatment (median = 80 vs 71 days p = 0.23) did not differ for the COPD vs. non-COPD groups. Conclusions: Despite an expectation of frailty, our data suggest that NSCLC patients with COPD receiving ICI maintained similar durations of treatment and similar rates of hospitalization, with no significant difference in survival time, compared with those without COPD. While a treatment selection bias cannot be excluded in this non-randomized dataset, our data suggest that a diagnosis of COPD itself should not be considered a contraindication to immune checkpoint inhibitor use in NSCLC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetLung Cancer Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→