Total Mucosal Irradiation with Intensity-modulated Radiotherapy in Patients with Head and Neck Carcinoma of Unknown Primary: A Pooled Analysis of Two Prospective Studies
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine the clinical outcomes of an intensity-modulated radiotherapy technique for total mucosal irradiation (TM-IMRT) in patients with head and neck carcinoma of unknown primary (HNCUP). MATERIALS AND METHODS: A single-centre prospective phase II trial design was used in two sequential studies to evaluate TM-IMRT for HNCUP. Patients were investigated for primary tumour site using examination under anaesthetic and biopsies, computed tomography ± magnetic resonance imaging (MRI) or 18-fluorodeoxyglucose positron emission tomography-computed tomography (PET-CT). Patients received IMRT to the potential primary tumour sites and elective cervical nodes. Concomitant chemotherapy was used in patients who received primary radiotherapy or those with nodal extracapsular extension. RESULTS: Thirty-six patients with HNCUP were recruited; 72% male. Twenty-five patients (69.4%) had p16-positive disease. Two year mucosal and local nodal control rates were 97.1% (95% confidence interval 91.4-100) and 89.8% (78.4-100), respectively. One mucosal primary was detected 7.3 months after TM-IMRT and three patients died from recurrent/metastatic squamous cell carcinoma of the head and neck. Twelve patients (33%) developed grade 3 (Late Effects in Normal Tissue-Subjective, Objective, Management and Analytical; LENT-SOMA) dysphagia with a 1 year enteric tube feeding rate of 2.7%. The high-grade subjective xerostomia rate (LENT-SOMA) at 24 months after IMRT was 15%. CONCLUSIONS: At a median follow-up of 36.1 months, the use of TM-IMRT was associated with good local control. Toxicity was comparable with previously reported TM-IMRT regimens encompassing similar mucosal volumes.
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 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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».