Correlation Between Saliva Production and Quality of Life Measurements in Head and Neck Cancer Patients Treated With Intensity-Modulated Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the strength of correlation between measured saliva flow rates and various toxicity endpoints commonly used in head and neck cancer (HNC) treatment. MATERIALS AND METHODS: All patients enrolled in a phase II study using intensity modulated radiotherapy (IMRT) for HNC treatment underwent whole mouth saliva flow measurements (stimulated and unstimulated). They were also assessed for salivary gland toxicity using Radiation Therapy Oncology Group (RTOG) late toxicity grading and 9 items representing patient-graded toxicities from 2 questionnaires (Xerostomia questionnaire and University of Washington quality of life). For each patient, saliva flow rates and quality of life (QOL) data were collected preradiotherapy (RT) and at 3 intervals post-RT (3, 6, and 12 months). RESULTS: A total of 188 sets of coregistered data were obtained for 47 patients over a period of approximately 4 years. Saliva production and mean QOL dropped significantly immediately after RT, but there was a statistically significant recovery in both parameters between 3- and 12-month post-RT. By 12 months, post-RT the mean QOL scores had returned to pre-RT baseline, although mean stimulated saliva production remained 58% below baseline. CONCLUSION: Patients with HNC treated with IMRT experienced a small drop in QOL which recovered to baseline by 12 months post-RT. There was no statistically significant correlation seen between global health-related QOL scores and stimulated saliva production rates in the post-RT period.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».