Natural history of SCLC patients treated in third-line and beyond: A retrospective real world study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe treatment patterns and estimate outcomes among real-world small cell lung cancer (SCLC) patients in the US who received three or more lines of therapy. MATERIALS AND METHODS: We conducted a retrospective analysis of adult patients with SCLC who received a front-line platinum-based regimen and two additional lines of therapy (ie., a cohort of at least three lines of therapy). De-identified patients were selected from a United States Flatiron Health oncology database of electronic health records. Treatment patterns were captured by line of therapy. Outcomes evaluated by line of therapy included real-world overall survival (rwOS), real-world progression free survival (rwPFS), real-world response rate (rwRR) and real-world duration of response (rwDOR). RESULTS: The analysis included 326 3L SCLC patients, of which 103 (32 %) received 4L treatment, and 38 % (39/103) of 4L treated received 5L of therapy. Among the 3L cohort, the average age was 67 years, 49 % were male, and nearly all had a history of smoking (96 %). In the 3L setting, the median rwOS was 5.3 months (95 % Confidence Interval (CI): 4.5, 6.0), median rwPFS was 2.5 months (95 % CI: 2.1, 2.7), rwRR was 19.3 % (95 % CI: 15.2, 24.0) and median DOR was 3.4 months (95 % CI: 2.8, 4.4). No differences were seen in outcomes between the overall cohort and a subgroup of patients treated with front-line platinum-based regimen with an anti-programmed cell death ligand 1 (PD-L1) agent (atezolizumab or durvalumab), in each respective line of therapy. CONCLUSION: Results from this large, real-world study of US patients with SCLC in the 3L setting and beyond highlight the poor treatment outcomes in advanced SCLC patients with existing therapies and underscore the dire need for new therapies for SCLC patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».