Estimating prognosis at the time of repeat whole brain radiation therapy for multiple brain metastases: The reirradiation score
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Whole brain radiation therapy (WBRT) remains the standard of care for patients with multiple brain metastases, but more than half of treated patients will develop intracranial progression. Because there is no clear consensus on the optimal therapeutic approach, a prognostic index would be helpful to guide treatment options at progression. We explored whether the recursive partitioning analysis (RPA) score prior to repeat WBRT is predictive of survival. METHODS AND MATERIALS: This multi-institutional pooled analysis included patients with 2 or more brain metastases from any solid primary tumor that was treated with 2 courses of WBRT. Information on demographics, disease characteristics, and intervals between courses was collected. RPA class was abstracted or retrospectively assigned, and descriptive statistics calculated. Median survival (MS) was determined using the Kaplan-Meier method and compared using log rank tests. Univariate and multivariate analyses were performed via Cox regression analysis. RESULTS: = .001). On univariate and multivariate analyses, a Karnofsky Performance Status of <80, extracranial metastases, interval between courses <9 months, small cell lung cancer histology, and uncontrolled primary significantly correlated with shorter MS. By assigning a score of 1 to each of these factors, a new prognostic index was created, the reirradiation (ReRT) score. Survival on the basis of ReRT score grouping ranged from 2.2 to 7.2 months and demonstrated significant differences in MS. CONCLUSIONS: In the largest reported cohort to receive repeat WBRT, application of the RPA score was not predictive of MS. The new ReRT score is a simple tool based on readily available clinical information.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle