Impact of Performance Status on Survival Outcomes and Health Care Utilization in Patients With Advanced NSCLC Treated With Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Landmark trials testing immune checkpoint inhibitors (ICIs) in advanced NSCLC are difficult to extrapolate to real-world practice given the exclusion of patients with poor (i.e., ≥2) Eastern Cooperative Oncology Group performance status (ECOG PS). We sought to evaluate the impact of ECOG PS on clinical outcomes and health care utilization in patients with NSCLC treated with ICIs in real-world practice. Methods: Patients with advanced NSCLC who received at least one dose of pembrolizumab or nivolumab were retrospectively identified from the Alberta Immunotherapy Database. The primary outcome was median overall survival, as stratified by ECOG PS. Secondary outcomes included median time-to-treatment failure and metrics of health care utilization, including emergency department visits, hospitalizations, and death in hospital. Results: < 0.001). Conclusions: Patients with NSCLC with poor ECOG PS treated with ICI had significantly worse survival outcomes and were significantly more likely to use health care services than those with favorable ECOG PS. The large proportion of patients with poor ECOG PS further justifies the urgent need for randomized trials evaluating the efficacy of ICI in this high-risk population.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».