Predictors of weight loss during radiotherapy in patients with stage I or II head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of the study was to identify predictors of weight loss during radiotherapy (RT) in patients with stage I or II head and neck (HN) cancer. METHODS: This study was conducted as part of a phase 3 chemoprevention trial. A total of 540 patients were randomized. The patients were weighed before and after RT. Their baseline characteristics, including lifestyle habits, diet, and quality of life, were assessed as potential predictors. Predictors were identified using multiple linear regressions. The reliability of the model was assessed by bootstrap resampling. A receiver operating characteristics curve was generated to estimate the model's accuracy in predicting critical weight loss (>or=5%). RESULTS: The mean weight loss was 2.2 kg (standard deviation, 3.4). Five factors were associated with a greater weight loss: all HN cancer sites other than the glottic larynx (P<.001), higher pre-RT body weight (P<.001), stage II disease (P = .002), dysphagia and/or odynophagia before RT (P = .001), and a lower Karnofsky performance score (P = .028). There was no association with pre-RT lifestyle habits, diet, or quality of life. The bootstrapping method confirmed the reliability of this predictive model. The area under the curve was 71.3% (95% confidence interval, 65.8-76.9), which represents an acceptable ability of the model to predict critical weight loss. CONCLUSIONS: These results could be useful to clinicians for screening patients with early stage HN cancer treated by RT who require special nutritional attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».