Pretreatment quality-of-life score is a better discriminator of oesophageal cancer survival than performance status
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Performance status [Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG)] is a physician-assigned score indicating a patient's fitness for treatment. Functional assessment of cancer therapy-esophagus (FACT-E) is a patient-reported, health-related quality-of-life (HRQOL) instrument containing an oesophageal cancer subscale (ECS). Our objective was to assess the discriminative ability of pretreatment FACT-E and ECS when compared with performance status in predicting survival in patients with Stage II-III oesophageal cancer. METHODS: Patient data from four prospective studies were pooled together. These four studies included oesophageal patients who received chemoradiation either as neoadjuvant therapy or as definitive therapy. Three separate Cox regressions were performed considering FACT-E, ECS and ECOG as the main predictors, respectively. Receiver-operating characteristics analyses were performed. RESULTS: Of the 120 curative intent patients, 39.8% (n = 51), 58.6% (n = 75) and 1.6% (n = 2) had ECOG 0, 1 and 2, respectively. On Cox regression analysis, pretreatment FACT-E (P = 0.04) and ECS (P = 0.004) but not ECOG (P = 0.27) were independently associated with overall survival. ECOG could not discriminate between survivors and non-survivors (P = 0.28) with an area under the curve (AUC) of 0.56 [95% confidence interval (CI): 0.45-0.66], whereas FACT-E (P = 0.02) and ECS (P < 0.001) were discriminative with AUC = 0.63 (95% CI: 0.52-0.73) and AUC = 0.69 (95% CI: 0.60-0.79), respectively. CONCLUSIONS: In patients with Stage II-III oesophageal cancer being considered for curative therapy, pretreatment FACT-E and ECS have better discrimination for survival than does ECOG. The majority of patients were ECOG 0/1. Thus, these patient-derived scores were able to discriminate survivors from non-survivors even within this constrained range of clinician-assigned performance status. This highlights the potential utility of FACT-E and ECS as prognostic tools.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».