Real-World Survival Comparisons Between Radiotherapy and Surgery for Metachronous Second Primary Lung Cancer and Predictions of Lung Cancer–Specific Outcomes Using Machine Learning: Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metachronous second primary lung cancer (MSPLC) is not that rare but is seldom studied. OBJECTIVE: We aim to compare real-world survival outcomes between different surgery strategies and radiotherapy for MSPLC. METHODS: This retrospective study analyzed data collected from patients with MSPLC between 1988 and 2012 in the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. Propensity score matching (PSM) analyses and machine learning were performed to compare variables between patients with MSPLC. Survival curves were plotted using the Kaplan-Meier method and were compared using log-rank tests. RESULTS: A total of 2451 MSPLC patients were categorized into the following treatment groups: 864 (35.3%) received radiotherapy, 759 (31%) underwent surgery, 89 (3.6%) had surgery plus radiotherapy, and 739 (30.2%) had neither treatment. After PSM, 470 pairs each for radiotherapy and surgery were generated. The surgery group had significantly better survival than the radiotherapy group (P<.001) and the untreated group (563 pairs; P<.001). Further analysis revealed that both wedge resection (85 pairs; P=.004) and lobectomy (71 pairs; P=.002) outperformed radiotherapy in overall survival for MSPLC patients. Machine learning models (extreme gradient boosting, random forest classifier, adaptive boosting) demonstrated high predictive performance based on area under the curve (AUC) values. Least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression analysis identified 9 significant variables impacting cancer-specific survival, emphasizing surgery's consistent influence across 1 year to 10 years. These variables encompassed age at diagnosis, sex, year of diagnosis, radiotherapy of initial primary lung cancer (IPLC), primary site, histology, surgery, chemotherapy, and radiotherapy of MPSLC. Competing risk analysis highlighted lower mortality for female MPSLC patients (hazard ratio [HR]=0.79, 95% CI 0.71-0.87) and recent IPLC diagnoses (HR=0.79, 95% CI 0.73-0.85), while radiotherapy for IPLC increased mortality (HR=1.31, 95% CI 1.16-1.50). Surgery alone had the lowest cancer-specific mortality (HR=0.83, 95% CI 0.81-0.85), with sublevel resection having the lowest mortality rate among the surgical approaches (HR=0.26, 95% CI 0.21-0.31). The findings provide valuable insights into the factors that influence cumulative cancer-specific mortality. CONCLUSIONS: Surgical resections such as wedge resection and lobectomy confer better survival than radiation therapy for MSPLC, but radiation can be a valid alternative for the treatment of MSPLC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».