A Population Survival Kinetics Assessment of Extensive Small Cell Lung Cancer and Rationale for Maintenance Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) curves generally approximate first-order kinetics. On log-linear plots, convex curves with downward inflection (indicating late acceleration of progression/death) might arise from stopping effective therapies. We digitized published PFS/OS curves for etoposide/platinum-treated extensive small-cell lung cancer (SCLC) and other malignancies and replotted the curves log-linearly. Of 26 SCLC PFS curves, 21 (81%) were highly convex (with a marked late down-turn), and 26 (100%) were moderately or highly convex vs. 35/888 (4%) highly convex and 186 (21%) moderately/highly convex curves for other cancers (p < 0.0001). For SCLC, all 32 OS curves were moderately or highly convex vs. 87/363 (24%) that were moderately/highly convex for other cancers (p < 0.0001). The SCLC PFS curves had an initial downward inflection at a median of 3.1 months (around the completion of first-line chemotherapy), then a second inflection at 5.4 months, with further acceleration of progression. The median PFS half-life was 11.9 months while receiving treatment vs. 1.7 months after the second inflection point. Immunotherapy benefit appeared to be limited to 6–10% of the population. SCLC PFS/OS curves are more often convex than for other cancers, reflecting SCLC chemotherapy sensitivity but rapid progression following the completion of first-line chemotherapy. Effective maintenance strategies are needed.
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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) | 0,000 | 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 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 ».