HPV Prevalence and Prognostic Value in a Prospective Cohort of 255 Patients with Locally Advanced HNSCC: A Single-Centre Experience
Notice bibliographique
Résumé
Background. HPV is a positive prognostic factor in HNSCC. We studied the prevalence and prognostic impact of HPV on survival parameters and treatment toxicity in patients with locally advanced HNSCC treated with concomitant chemoradiation therapy. Methods. Data on efficacy and toxicity were available for 560 patients. HPV was detected by PCR. Analysis was performed using Kaplan-Meier survival curves, Fisher's test for categorical data, and log-rank statistics for failure times. Results. Median follow-up was 4.7 years. DNA extraction was successful in 255 cases. HPV prevalence was 68.6%, and 53.3% for HPV 16. For HPV+ and HPV-, median LRC was 8.9 and 2.2 years (P = 0.0002), median DFS was 8.9 and 2.1 years (P = 0.0014), and median OS was 8.9 and 3.1 years (P = 0.0002). Survival was different based on HPV genotype, stage, treatment period, and chemotherapy regimen. COX adjusted analysis for T, N, age, and treatment remained significant (P = 0.004). Conclusions. Oropharyngeal cancer is increasingly linked to HPV. This study confirms that HPV status is associated with improved prognosis among H&N cancer patients receiving CRT and should be a stratification factor for clinical trials including H&N cases. Toxicity of CRT is not modified for the HPV population.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».