Treatment Patterns and Survival Outcomes in Patients With Stage T1-2N0M0 Small Cell Lung Cancer Undergoing Surgery: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the study was to delineate the treatment modalities and survival outcomes in patients with stage T1-2N0M0 small cell lung cancer (SCLC) who underwent surgery. Methods: SCLC patients from the Surveillance, Epidemiology, and End Results databases between 2000 and 2020 were investigated. Kaplan-Meier survival analysis was employed to assess cancer-specific survival (CSS) and overall survival (OS) across diverse therapeutic strategies. Results: The study included 190 patients. Treatment modalities included surgery alone in 65 patients (34.2%), surgery + chemotherapy in 70 patients (36.8%), surgery + radiotherapy in three patients (1.6%), and surgery + chemoradiotherapy in 52 patients (27.4%). The median CSS remained undetermined for the surgery alone group, whereas it was 123 and 113 months for the surgery + chemotherapy and surgery + chemoradiotherapy groups. Median OS was 47, 84, and 50 months for these groups. Multivariate Cox regression analysis revealed that patients receiving surgery + chemotherapy exhibited a significantly enhanced OS (hazard ratio (HR) = 0.60, 95% confidence interval (CI): 0.38 - 0.94; P = 0.028) compared to those undergoing surgery alone. However, the integration of radiotherapy did not improve OS compared to surgery alone (HR = 0.72, 95% CI: 0.44 - 1.15; P = 0.170). Conclusion: Adjuvant chemotherapy improved OS compared to surgery alone. However, the addition of radiotherapy did not prolong OS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».