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Enregistrement W2582390665 · doi:10.1182/blood.v110.11.369.369

Treatment Decisions for Young Women with Supra-Diaphragmatic, Limited-Stage Hodgkin Lymphoma: Exploration of Options Using a Markov Decision Analysis.

2007· article· en· W2582390665 sur OpenAlexaff
Lisa K. Hicks, Rebecca Dent, Ralph M. Meyer, David Naimark

Notice bibliographique

RevueBlood · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen's UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésABVDMedicineOncologyRadiation therapyBreast cancerInternal medicineStage (stratigraphy)Relative riskSurgeryCancerChemotherapyCyclophosphamide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Treatment decisions for patients with limited-stage Hodgkin lymphoma (HL) involve trade-offs between combined modality therapy (CMT), which includes involved field radiation therapy (IFRT), versus ABVD alone. While CMT is associated with superior disease control, these gains must be balanced against late-effects associated with radiation, including a long-term increased risk of solid cancers. This balance may be particularly important for young women in whom IFRT would include portions of the breast, and in whom substantially increased relative risks (RR) of breast cancer have been reported. The use of a Markov decision model (MDM) may assist in evaluating the principles of this trade-off. Methods: We developed a MDM to explore which strategy, CMT or ABVD alone, maximizes life expectancy among young women with limited-stage HL involving supraclavicular, axillary, and/or mediastinal adenopathy and whose IFRT would therefore include portions of the breast. Three base cases assessing women ages 20, 30 and 40 years at the time of HL diagnosis were evaluated. Published data on the RR of breast and other cancers following HL treatment, the risk of HL relapse with CMT and ABVD alone, expected survival with breast and other cancers, the risk of relapse following salvage HL therapy, the risk of leukemia after salvage HL therapy, and expected survival with secondary leukemia were used to populate the model. The RR of breast and other solid cancers was assumed to be negligible for the first 10 years after treatment and constant thereafter. The risk of HL relapse was assumed to be constant during the first five years post-treatment, and substantially lower thereafter. Uncertainty in critical variables was explored with deterministic sensitivity analysis. Results: In our model, women age 20, 30, and 40 years at the time of HL diagnosis have a life expectancy of 56.1, 64.1, and 70.1 years with CMT, and 62.5, 66.1, and 69.9 years with chemotherapy alone. For women age 40 years at HL diagnosis, CMT was the favored strategy at all time points. For younger women, ABVD alone maximized life expectancy, but this benefit was manifest only > 20 years after HL diagnosis. Our model was robust in one-way sensitivity analyses across a plausible range of critical variables. In two-way analyses, the model was sensitive to extreme values for the relative risk of breast cancer post-CMT, the relative risk of other cancer post-CMT, and the risk of HL relapse following ABVD alone. Conclusions: The optimum treatment strategy for young women with limited-stage, supra-diaphragmatic HL is likely influenced by age at diagnosis. Use of a MDM may assist in evaluating the trade-offs associated with current treatment options.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
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