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Enregistrement W4413161315 · doi:10.1016/j.cllc.2025.08.006

The Changing Landscape of Lung Cancer Resection Outcomes Over the Past two Decades

2025· article· en· W4413161315 sur OpenAlexafffund
Charles-Antoine Guay, Alexandre Suhani, Laurie Perreault, Vicky Mai, Anne-Sophie Laliberté, Catherine Labbé, Steeve Provencher

Notice bibliographique

RevueClinical Lung Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalUniversité Laval
Mots-clésMedicineLung cancerResectionIntensive care medicineGeneral surgeryOncologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Recent advances in cancer management may have transformed the overall prognosis of patients undergoing lung cancer resection. This study aimed to assess the changes in the long-term survival of patients undergoing surgery for lung cancer over the last 2 decades and to identify the risk factors modulating the postoperative prognosis. METHODS: This single-center retrospective study included nonsmall cell lung cancer patients who underwent lung resection between 2008 and 2020. Exclusion criteria included prior lung cancer or resection, diagnosis of lung metastases, small cell lung cancers, carcinoid tumors, or benign tumors. Multivariate models analyzed determinants of short- and long-term outcomes over time. RESULTS: Among 2898 lung resections performed, 768 deaths (26.5%) occurred, including 25 (0.9%) in the 30-day postoperative period. Postoperative complications were observed in 1063 cases (36.7%), with 535 (18.5%) being respiratory-related. No significant improvement was observed in 30-day postoperative complications or deaths over time. Conversely, the adjusted hazard ratio (HR) for mortality was 0.72 (95% CI, 0.57-0.92) and 0.59 (95% CI, 0.45-0.78) for the in 2012-2015 and 2016-2020 periods compared to 2008-2011. In multivariate analyses, increasing age, current smoking at the time of surgery, pneumonectomy, advanced cancer stage and lower socioeconomic status were associated with worse outcomes. CONCLUSIONS: Over the past 2 decades, long-term survival after lung cancer resection has significantly improved, despite stable rates of early postoperative complications. Efforts to develop curative treatments for advanced stages remain crucial while public health initiatives must address socioeconomic disparities to further improve lung cancer outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,420 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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