Real-world treatment patterns and outcomes for patients with non-metastatic non-small cell lung cancer: retrospective analyses in Canada, England, and Germany
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent therapeutic advancements for non-metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC) have increased the need for real-world baselines against which future changes in patient management and clinical outcomes can be compared. METHODS: Data on patient characteristics, initial treatment, and overall survival (OS) were derived from adult patients diagnosed with stage I-IIIC NSCLC (2010-2020) in a regional Canadian database (Oncology Outcomes [O2]), an English national registry (Cancer Analysis System [CAS]), and four regional German registries (VONKOdb) and retrospectively analyzed separately using analogous methodology. RESULTS: Data from 85,433 patients were analyzed. Stage at diagnosis varied, with proportions with stage I NSCLC ranging from 30.9% (VONKOdb) to 44.2% (O2) and with stage III disease from 36.9% (O2) to 48.5% (VONKOdb). Across the data sources, proportions receiving surgery ± other treatments were similar for stages I and II, but decreased through stages IIIA, IIIB, and IIIC (range, 24.7-42.7%, 4.6-21.8%, and 0.9-7.5%, respectively). Overall, 70.3-85.2% of patients received active treatment for NSCLC, with a trend toward lower proportions among those with stage III disease. Reached median OS tended to be longest in patients with resected stage I/II NSCLC (range, 28.8-128.0 months) and shortest in patients with stage IIIB/IIIC disease treated with systemic anticancer therapy (SACT) alone, radiotherapy alone, or SACT + palliative radiotherapy (range, 4.8-21.2 months). CONCLUSIONS: These data provide insights into treatment pathways and survival outcomes before the widespread use of immunotherapy-based and targeted therapies and will serve as an important baseline for future evaluations of emerging treatments for patients with non-metastatic NSCLC.
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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 ».