Abstract 6465: A population-based analysis of brain metastasis burden and management in 8705 small cell lung cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Patients with small cell lung cancer (SCLC) have historically been characterized by poor overall survival (OS) and high risk for brain metastases (BM), but large-scale real-world evidence on clinical presentation and treatment in this population is lacking. Methods: The aim of this study was to describe the clinical characteristics and outcomes of patients with SCLC and BM in Ontario, Canada. This retrospective cohort study included all patients in Ontario, Canada, who were diagnosed with SCLC between April 2010 and March 2018. Data were analyzed between June 2022 and July 2023. Kaplan-Meier and multivariable Cox regression analyses were performed to compare overall survival (OS) between patient cohorts stratified by disease stage, BM diagnosis, or first-line intracranial treatment modality. Results: 8705 patients were included. Median age at diagnosis was 68 years (range 18-103). Median OS of all patients was 7.46 months (95% confidence interval, CI, 7.23-7.69). 32% (n=2686) of patients developed BM (synchronous, 43.7%; asynchronous, 56.3%) and had median OS of 9.76 months (95% CI, 9.36-10.22). 102, 1654, and 880 patients received stereotactic radiosurgery (SRS), whole brain radiation therapy (WBRT), and no treatment, respectively, for their BM in the first-line setting or after prophylactic cranial irradiation (PCI). In propensity score-matched analyses, OS was equivocal between SRS- and WBRT-treated cohorts among patients who did not receive PCI (hazard ratio, HR, 1.18, 95% CI, 0.75-1.81) and those who received PCI prior to BM development (HR, 0.77, 95% CI, 0.53-1.13). Conclusions: Survival for patients with SCLC remains poor, and many patients present with BMs. With careful selection, patients with SCLC may benefit from SRS treatment. Citation Format: Karolina Gaebe, Anders W. Erickson, Sarah Chen, Arjun Sahgal, Benjamin H. Lok, Kelvin K. Chan, Sunit Das. A population-based analysis of brain metastasis burden and management in 8705 small cell lung cancer patients [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 6465.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».