Real-World Effectiveness and Safety of Immune Checkpoint Inhibitors Combined with Chemotherapy in Taiwanese Patients with Extensive-Stage Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Extensive-stage small cell lung cancer (ES-SCLC) has poor prognosis. While immune checkpoint inhibitors (ICIs) with chemotherapy show survival benefits in trials, real-world data from Asia are scarce. This study evaluates real-world efficacy and safety of chemotherapy with or without ICIs in Taiwanese patients with ES-SCLC and identifies survival predictors. Materials and Methods: A retrospective cohort study analyzed 114 patients with ES-SCLC treated between 2017 and 2023 at four Taiwanese medical centers. Patients received first-line chemotherapy alone (n = 68) or with ICIs (atezolizumab, durvalumab, pembrolizumab; n = 46). Primary endpoints were overall survival (OS) and progression-free survival (PFS), assessed via Kaplan–Meier methods and Cox regression. Results: Baseline characteristics were comparable, except poorer ECOG performance (≥2) in the chemotherapy group (27% vs. 9%; p = 0.021). IO–chemotherapy significantly improved OS (16.1 vs. 9.4 months; HR = 0.32, 95% CI: 0.20–0.52; p < 0.001) and PFS (7.8 vs. 5.5 months; HR = 0.40, 95% CI: 0.26–0.63; p < 0.001). Multivariate analysis confirmed IO–chemotherapy as an independent positive predictor (OS adjusted HR = 0.25, 95% CI: 0.14–0.44; PFS adjusted HR = 0.37, 95% CI: 0.22–0.61; both p < 0.001). Skin rash was more common with IO–chemotherapy (24% vs. 3%; p < 0.001). Immune-related adverse events (AEs) correlated with improved survival (median OS: 21.4 months with 1–2 AEs, 16.6 months with 3–4 AEs, 12.5 months without AEs). Conclusion: Immunochemotherapy significantly improves survival in Taiwanese patients with ES-SCLC, with manageable toxicity, supporting ICIs’ incorporation into standard treatment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».