Real-World Treatment Patterns and Outcomes Among Patients with Early Non-Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, about two million people are diagnosed with lung cancer each year, 85% of whom have non-small cell lung cancer (NSCLC). Recent progress in treating advanced/metastatic NSCLC with targeted therapies has shifted attention to early NSCLC (Stages I-IIIA) and perioperative (neoadjuvant and adjuvant) systemic therapies. However, our comprehension of how targeted therapeutics are incorporated into care and their impact on patient outcomes is just starting to unfold. METHODS: This retrospective observational study used a US nationwide electronic health record-derived deidentified database spanning January 2019-March 2024 and aimed to describe (1) eNSCLC patient demographic and clinical characteristics, (2) real-world neoadjuvant and adjuvant use, and (3) patient outcomes. RESULTS: = 1458) did not. Many definitive treatment patients received some perioperative systemic therapy (surgery: 52.6%, radiation: 52.2%, chemoradiation: 75.5%). Neoadjuvant use was limited in all groups (surgery: 8.2%, radiation: 6.1%, chemoradiation: 11.6%). Among the 54.6% receiving adjuvant, immune checkpoint inhibitors were the most common choice for definitive radiation (39.1%) and chemoradiation (73.7%) patients, while surgical patients predominantly received platinum-doublet therapy (37.0%). Surgical patient outcomes were similar across all groups, while definitive chemoradiation or radiation patients without systemic therapy had lower survival rates. CONCLUSIONS: In this study, we found that although the majority of patients underwent some form of definitive treatment, adjuvant use was limited, and neoadjuvant use was rarely included in care. A crucial initial step in improving patient outcomes is to understand and address the underutilization of neoadjuvant/adjuvant systemic therapy for eNSCLC patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».