The Clinical Characteristics, Treatment, and Prognosis of Lung Cancer in Young Patients in the New Era of Cancer Treatment: A Retrospective and Comprehensive Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was aimed to comprehensively investigate the clinical and molecular characteristics, treatments, and outcomes of young patients with lung cancer in the new era of cancer treatment. METHODS: Clinical data from patients aged 18 to 45 with lung cancer, treated at our hospital from January 2014 through January 2024, were systematically collected and analyzed. RESULTS: This study enrolled a total of 343 patients, with a predominance of females, never-smokers, and those diagnosed at an advanced stage. Adenocarcinoma was the most common histology (72.0%), and rare tumors could also be seen in young patients, such as pulmonary sarcomatoid carcinoma and pulmonary mucoepidermoid carcinoma. The mutation rate of the epidermal growth factor receptor (EGFR) and anaplastic lymphoma kinase (ALK) in NSCLC patients were 35.9% (111/309) and 14.2% (44/309), respectively. PD-L1 expression was assessed in 55 patients, with 14 showing high expression (≥50%) and 24 showing negative expression (<1%). The median overall survival (mOS) for the entire cohort was 80.2 months, with a 5-year survival rate of 55.7%. For patients with stage I, II, and III disease, the mOS had not yet been reached, whereas the mOS for stage IV patients was 39.7 months. Targeted therapy, particularly second-generation ALK tyrosine kinase inhibitors (TKIs), significantly improved the prognosis of patients with driver gene mutations. Chemotherapy combined with immunotherapy was beneficial for patients with progressive disease or driver gene negativity in NSCLC and was associated with improved OS in small cell lung cancer (SCLC). Female, family history of lung cancer, positive driver genes, and first-line use of second-generation ALK-TKIs are independent prognostic factors in young patients with advanced NSCLC. CONCLUSIONS: Our findings highlight the importance of early diagnosis, targeted therapy, and immunotherapy in improving outcomes for young patients with lung cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».