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Enregistrement W2033387468 · doi:10.1097/01.coc.0000260950.44761.74

Can Serum Markers Be Used to Predict Acute and Late Toxicity in Patients With Lung Cancer?

2007· article· en· W2033387468 sur OpenAlexaff
William F. Hartsell, Charles Scott, G. Dundas, Mohammed Mohiuddin, Ruby F. Meredith, Philip Rubin, Irving J. Weigensberg

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Oncology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary function testingInternal medicineRadiation therapyLung cancerGastroenterologyStage (stratigraphy)Pulmonary fibrosisLungCancerWhite blood cellPneumonitisPulmonary toxicityDLCOOncologySurgeryDiffusing capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To identify factors that are predictive of satisfactory acute and long-term pulmonary tolerance of definitive irradiation and, conversely, factors that are predictive of excessive impairment of pulmonary functions. To determine if there is any correlation between early elevation of biochemical markers obtained in blood of irradiated patients and subsequent pulmonary abnormalities as detected by clinical findings, pulmonary function tests, and/or radiographic findings of pneumonitis/fibrosis. MATERIALS AND METHODS: This was a multi-institutional prospective trial sponsored by the Radiation Therapy Oncology Group. Eligible patients had surgically unresectable or medically inoperable stage II or III non-small cell lung cancer. Pretreatment evaluation included baseline dyspnea index (BDI) and pulmonary function tests (PFT). Radiation therapy consisted of once-daily treatment with 2 Gy to a total of 60 to 66 Gy. A quantitative nuclear medicine perfusion study was correlated to the radiation therapy portals to assess the proportion of lung irradiated. Blood for serum markers (surfactant apoprotein, procollagen type III, interleukin [IL]-1, interleukin-6, and tumor necrosis factor-alpha) was drawn prior to the beginning of radiation therapy and then weekly during treatment (at 10, 20, 30, 40, 50, and 60 Gy). Post-treatment follow-up included PFT every 3 months for 1 year and then annually. The BDI was reevaluated at the same intervals. RESULTS: There were 127 analyzable patients. Squamous cell carcinoma was the predominant histology and 93% of the patients had AJCC stage III disease. The median survival time is 10.9 months with 43% of patients living 1 year and 10% living 3 years. Grade >or=2 acute lung toxicity was seen in 18% of patients; patients least likely to develop lung toxicity are those with undetectable levels of IL-6 at 10 Gy and diffusing capacity of the lung for carbon monoxide percent (DLCO%) >54. Patients most likely to develop acute toxicity are those with elevated IL-6 and age >60 years. Grade >or=2 late lung toxicity was seen in 30% of patients. Karnofsky performance status was the only pretreatment factor predictive of late lung toxicity. The proportion of lung within the irradiated field, BDI indices, physician-assessed baseline dyspnea, and baseline PFT were not predictive of pulmonary toxicity. Using grade >or=2 toxicity as an event, age >60 years, gender, and a surfactant level <797 at 20 Gy were predictive of late lung toxicity. CONCLUSIONS: Elevated levels of serum IL-6 after 10 Gy of lung irradiation appear to predict grade >or=2 acute lung toxicity, and high serum levels of surfactant apoproteins at 20 Gy correlated with grade >or=2 late pulmonary toxicity. These findings need to be confirmed but could be useful in a model to predict risk of pulmonary injury with high doses of radiation. For future studies, it is necessary to evaluate serum markers at multiple time-points during treatment, and quality control is critical during the collection, storage, and analysis of these serum markers.

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)0,008
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,384 · 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

Citations51
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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