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Enregistrement W4414171046 · doi:10.2139/ssrn.5432927

The association between cirrhosis and outcomes among patients with lung cancer in Ontario between 2007 and 2017: a population-based study

2025· preprint· en· W4414171046 sur OpenAlexaffabout
Adrienne K. Ho, Maya Djerboua, Wiley Chung, Andrew Robinson, Jennifer A. Flemming

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirrhosisLung cancerOdds ratioLogistic regressionComorbidityCancerMultivariate analysisOddsEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: We describe the association between cirrhosis and outcomes among patients treated for non-small cell lung cancer (NSCLC). Methods: NSCLC cases in 2007–2017 in Ontario, Canada, were reviewed. Cirrhosis was identified using validated coding. The association between cirrhosis and outcomes was evaluated using logistic regression, Kaplan–Meier curves, and adjusted survival models. Results: Among patients with stage 1–3 NSCLC receiving lung resection (n = 59,226), 3% had cirrhosis with higher 30-day (5% versus 2%, p < 0.001) and 90-day (8% versus 3%, p < 0.001) mortality. After multivariable logistic regression, cirrhosis was associated with higher mortality odds at 30 days (OR 2.35, 95% CI 1.39–3.99, p < 0.001) and 90 days (OR 2.10, 95% CI 1.38–3.21, p < 0.001); higher 90-day post-operative complications odds (OR 1.44, 95% CI 1.14–1.81, p = 0.002); and higher hospital readmission odds at 30 days (OR 1.90, 95% CI 1.41–2.56, p < 0.001) and 90 days (OR 1.63, 95% CI 1.27–2.10, p = 0.001). Among those with stage 4 NSCLC (n = 27,357), adjusted Cox regression showed cirrhosis was associated with higher mortality (HR 1.10, 95% CI 1.02–1.18, p = 0.016). However, when liver-related mortality was a competing event, association between cirrhosis and cancer-specific mortality was absent (sHR 1.04, 95% CI 0.95–1.13, p = 0.395). A lower proportion of patients with cirrhosis received systemic treatments (31% versus 40%, p < 0.001), and a greater proportion experienced post-treatment complications: electrolyte disturbances (10% versus 5%, p < 0.001), kidney injury (5% versus 2%, p = 0.012), and thrombocytopenia (7% versus 2%, p < 0.001). Conclusions: Cirrhosis is associated with increased morbidity and mortality in stage 1–3 NSCLC patients undergoing curative surgery. Stage 4 NSCLC patients with cirrhosis are less likely to receive palliative treatment and may experience more post-treatment complications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,264 · 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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