Real-World Treatment Patterns, Clinical Outcomes, and Healthcare Resource Utilization in Early-Stage Non-Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The prognosis of early non-small-cell lung cancer (eNSCLC) remains poor. An understanding of current therapies and outcomes can provide insights into how novel therapies can be integrated into clinics. We conducted a large, retrospective, population-based cohort study of patients with de novo eNSCLC (stages IB, IIA, IIB, and IIIA) diagnosed in Alberta, Canada, between 2010 and 2019. The primary objectives were to describe treatment patterns and survival outcomes among patients with eNSCLC. A total of 5126 patients with eNSCLC were included. A total of 45.3% of patients were referred to a medical oncologist, ranging from 23.7% in stage IB to 58.3% in IIIA. A total of 23.6% of patients initiated systemic therapy (ST), ranging from 3.5% in stage IB to 38.5% in IIIA. For stage IIB and IIIA individuals who received surgery, adjuvant ST was associated with a decreased likelihood of death (hazard ratios (HR) of 0.77 (95% CI: 0.56-1.07) and 0.69 (95% CI: 0.54-0.89), respectively). In a Canadian real-world setting, stage IIB and IIIA patients who received adjuvant ST tended to have better survival than patients who did not, but future studies that provide adjustment of additional confounders are warranted. Examining referral pathways that account for disparities based on age, sex, and comorbidities in the real world would also provide further insights.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».