Does expected survival influence palliative radiotherapy treatment recommendations?
Notice bibliographique
Résumé
35 Background: Survival is often overestimated, yet physicians rely on such predictions to recommend appropriate therapy and assist with end-of-life planning. Administration of radiotherapy (RT) within the last 30 days of life has been suggested as an indicator of poor quality care, since acute side effects reduce quality of life with insufficient time for symptomatic benefit. We investigated whether life expectancy predicted at the time of consultation correlates with palliative RT recommendations. Methods: Radiation oncologists from a dedicated palliative Radiation Oncology outpatient clinic anonymously completed survival estimations after clinical assessment, and recorded factors upon which each estimate was based. Demographics, primary histology, RT details, and date of death were abstracted. Summary statistics and Kaplan-Meier estimates of actual survival (AS) were obtained. Correlations between AS and clinical predictions of survival (CPS) were calculated using Spearman’s correlation coefficient (r). Multivariate logistic regression analysis explored factors associated with RT recommendations. Results: 476 survival predictions were made for 420 unique patients (06/2010-01/2014). Median age was 67.7 years, 61.9% were male and 44.0% had lung cancer. Karnofsky Performance Status (KPS) was > 70 at 23.9% of clinic visits. At 84.5% of consultations, RT was prescribed to 538 separate volumes (29.2% receiving 8Gy, 54.8% 20Gy, 6.3% 30Gy, 9.7% other). Mean AS was 179 days (SD 187d), moderately correlating with mean CPS of 242 days (SD 261d) with r = 0.38 (p < 0.0001). Factors most frequently cited as influencing CPS were KPS and extent of disease. At the time of 30/476 visits, CPS was < 30 days; at 19 of these visits, RT was prescribed to 26 volumes (21 bone, 3 whole brain, 2 chest), 2/3 as single fractions, finishing a median of 17 days before death. Expected survival was predictive of prescribed RT dose on univariate logistic regression, but did not retain significance on multivariate analysis. Conclusions: Despite international surveys in which prognosis has been cited as the main factor affecting treatment decisions, in this cohort, other aspects appear to have more strongly influenced palliative RT recommendations.
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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 | 0,004 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».