The Population Benefit of Radiotherapy for Malignant Brain Tumors: Local Control and Survival Estimates for Guideline-Based Use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the population benefit of radiotherapy (RT) for primary malignant brain tumors if evidence-based guidelines were routinely followed. METHODS: This study investigated 5-year local control (LC) and 2- and 5-year overall survival (OS) benefits. RT benefit was the absolute proportional benefit of RT alone over no RT for radical indications, and over surgery alone for adjuvant indications. Chemoradiotherapy (CRT) benefit was the absolute incremental benefit of concurrent chemotherapy and RT over RT alone. Decision tree models were adapted to define the incidence of each indication. Citation databases were systematically queried for the highest level of evidence defining indication benefits. Meta-analysis was performed if there were multiple sources of the same evidence level, and deterministic and probabilistic sensitivity analysis was also performed. RESULTS: Among all patients with malignant brain tumors, 82% had indications for curative- or adjuvant-intent RT. The magnitude of benefit was based on level I or II evidence in 44% of all patients. A total of 25 relevant studies were used to quantify indication benefits. All RT benefit included in the model was irreplaceable. For malignant brain tumors, the estimated population benefit for RT alone was 9% for 5-year LC (95% CI, 7%-10%), 9% for 2-year OS (95% CI, 8%-11%), and 5% for 5-year OS (95% CI, 4%-5%). The incremental benefit of CRT was 1% for 5-year LC (95% CI, 0%-2%), 7% for 2-year OS (95% CI, 4%-11%), and 3% for 5-year OS (95% CI, 1%-5%). The model was robust in sensitivity analysis. CONCLUSIONS: When optimally used, RT provides an important benefit for many patients with malignant brain tumors. The model provided a robust means for estimating the magnitude of this benefit.
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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 | 0,070 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».