Real-World Clinical Outcomes of Trilaciclib for the Prevention of Myelosuppression in Patients with Esophageal Cancer Undergoing Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate the clinical effectiveness of trilaciclib in preventing myelosuppression in patients with esophageal cancer undergoing chemotherapy. Based on the use of trilaciclib, 81 patients were divided into a primary prevention group (PP group, n = 49) and a secondary prevention group (SP group, n = 32). The incidence of myelosuppression, antibiotic usage rate, survival outcomes, and other treatment-related toxicities were analyzed using chi-square tests and Kaplan–Meier survival curves. The incidence of chemotherapy-induced myelosuppression in the SP group was significantly higher than that in the PP group (96.9% vs. 79.6%), with a significantly higher proportion of grade III and above events (37.6% vs. 8.2%, p < 0.05). For chemotherapy-induced neutropenia, the incidence of grade III/IV events in the SP group was significantly higher than in the PP group (28.1% vs. 8.2%, p = 0.017). Additionally, the SP group experienced higher rates and severity of chemotherapy-induced anemia and thrombocytopenia. The PP group provided better protection against grade III/IV leukopenia and neutropenia (p < 0.05). Non-hematological toxicities and efficacy outcomes were similar between groups (p > 0.05). The study is the first to demonstrate that trilaciclib is a safe and effective option for the prevention of myelosuppression in esophageal cancer 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».