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Enregistrement W1574471143 · doi:10.1002/cncr.28500

Risk factors for clinician‐reported symptom clusters in patients with advanced head and neck cancer in a phase 3 randomized clinical trial: RTOG 0129

2013· article· en· W1574471143 sur OpenAlexaff
Canhua Xiao, Alexandra L. Hanlon, Qiang Zhang, Benjamin Movsas, Kian Ang, David I. Rosenthal, P.F. Nguyen-Tan, Harold Kim, Quynh‐Thu Le, Deborah Watkins Bruner

Notice bibliographique

RevueCancer · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineHead and neckHead and neck cancerCancerClinical trialOncologyRandomized controlled trialInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chemoradiotherapy has become the standard of care for head and neck squamous cell carcinoma; however, those patients often experience multiple treatment-related symptoms or symptom clusters. Two symptom clusters have been identified for this population. Little is known about the risk factors of these symptom clusters. METHODS: Subjects comprised 684 patients who were treated with concurrent chemoradiotherapy in a phase 3 randomized clinical trial. This trial compared standard fractionation radiotherapy to accelerated fractionation radiotherapy. Symptom clusters were evaluated at the end of the first and the second cycle of chemotherapy, and 3 months after the start of radiotherapy. Mixed-effect modeling was used to observe risk factors for symptom clusters. RESULTS: Race and education were independent predictors for the head and neck cluster, whereas sex and history of tobacco use were independent predictors for the gastrointestinal cluster. Primary cancer site was only significant for the head and neck cluster when other factors were not controlled: patients with oropharyngeal cancer had more severe symptoms in the head and neck clusters than did patients with laryngeal cancer. In addition, patients receiving accelerated fractionation radiotherapy experienced more symptoms of radiomucositis, pain, and nausea at 3 months after the start of radiotherapy than those receiving standard fractionation radiotherapy. CONCLUSIONS: Demographic characteristics were more predictive to symptom clusters, whereas clinical characteristics, such as cancer site and treatment arms, were more significant for individual symptoms. Knowing the risk factors will enhance the capability of clinicians to evaluate patients' risk of severe symptom clusters and to personalize management strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations43
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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