Impact of Treatment Modalities on Locally Advanced Gastric Cancer—Real-World Data
Notice bibliographique
Résumé
The optimal sequencing of chemotherapy in locally advanced gastric cancer (LAGC) remains controversial. This study aimed to compare survival outcomes between adjuvant (ACT) and neoadjuvant (NACT) chemotherapy and to identify clinicopathological factors associated with progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) in a real-world setting. Methods: We retrospectively analyzed 103 patients with non-metastatic gastric cancer treated between 2014 and 2024. Patients were categorized into ACT (n = 56) and NACT (n = 47) groups. Kaplan–Meier and Cox regression analyses were used to assess survival outcomes and prognostic factors. Results: The NACT group was younger and had more proximal tumors. Median OS was 48.7 months in the ACT group versus 17.7 months in the NACT group (p = 0.048). Median PFS was not reached in the ACT group and was 15.6 months in the NACT group (p = 0.008). Negative surgical margin status was independently associated with improved survival, whereas age was an independent negative prognostic factor for OS. No significant associations were found between OS or PFS and histologic subtype, lymphovascular invasion, perineural invasion, gender, D2 dissection, or type of surgery. Notably, 21% of NACT patients did not proceed to surgery due to progression, treatment intolerance, or refusal. Conclusion: Although ACT was associated with longer PFS and OS in this cohort, these differences are most likely explained by baseline imbalances, patient selection factors, and survivorship bias rather than the timing of chemotherapy itself. These findings highlight the importance of careful patient selection for NACT and underscore the need for prospective, randomized studies to define optimal sequencing strategies in LAGC. Our study contributes descriptive, real-world data rather than definitive evidence of treatment superiority.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».