Characterization of the Population, Treatment Patterns, and Outcomes of Patients with Advanced or Metastatic Non-Small-Cell Lung Cancer (NSCLC) with Epidermal Growth Factor Receptor Mutation (EGFRm): A Retrospective Cohort Study from IPO Porto
Notice bibliographique
Résumé
Most patients with non-small-cell lung cancer (NSCLC) present with advanced/metastatic disease at diagnosis, and molecular profiling is critical in guiding treatment decisions. This retrospective cohort study aimed to characterize EGFR mutations (EGFRm) in advanced/metastatic NSCLC patients, treatment patterns, and real-world outcomes. Adults diagnosed between 2018 and 2021 and treated at a Comprehensive Care Center were included. Time-to-event outcomes were analyzed using the Kaplan–Meier method. A total of 110 patients were included, with a median age of 69.0 years (range, 37–93), 76.4% female, and 83.2% non-smokers. About 97.3% had adenocarcinomas, with 93.6% at stage IV, 40.9% with ≥ three metastatic sites (brain metastases in 24.5%), 33.6% ECOG 2–4, and 58.2% with an EGFR exon-19 deletion. A minority started supportive care or curative-intent treatment, and 81.8% underwent first-line palliative systemic therapy (TKIs, 91.1%; chemotherapy, 8.9%). Median real-world overall survival (rwOS) was 18.9 months (95% CI, 13.8–28.1). Worse rwOS was observed in patients with ECOG 2–4 versus ECOG 0–1 (10.3 vs. 22.8 months; HR 1.82, 95% CI 1.17–2.85; p = 0.008) and in patients with exon-21 L858R versus exon 19 deletions (15.8 vs. 24.2 months; HR 1.59, 95% CI 1.00–2.54; p = 0.048). In patients treated with palliative systemic treatment, median progression-free survival was 10.9 months (95% CI, 8.8–13.6). This study provides important insights regarding real-world characteristics, treatment patterns, and outcomes from a cohort of EGFRm advanced/metastatic NSCLC 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».