The population benefit of evidence-based radiotherapy: 5-Year local control and overall survival benefits
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To describe the population benefit of radiotherapy in a high-income setting if evidence-based guidelines were routinely followed. METHODS: Australian decision tree models were utilized. Radiotherapy alone (RT) benefit was defined as the absolute proportional benefit of radiotherapy compared with no treatment for radical indications, and of radiotherapy over surgery alone for adjuvant indications. Chemoradiotherapy (CRT) benefit was the absolute incremental benefit of concurrent chemoradiotherapy over RT. Five-year local control (LC) and overall survival (OS) benefits were measured. Citation databases were systematically queried for benefit data. Meta-analysis and sensitivity analysis were performed. FINDINGS: 48% of all cancer patients have indications for radiotherapy, 34% curative and 14% palliative. RT provides 5-year LC benefit in 10.4% of all cancer patients (95% Confidence Interval 9.3, 11.8) and 5-year OS benefit in 2.4% (2.1, 2.7). CRT provides 5-year LC benefit in an additional 0.6% of all cancer patients (0.5, 0.6), and 5-year OS benefit for an additional 0.3% (0.2, 0.4). RT benefit was greatest for head and neck (LC 32%, OS 16%), and cervix (LC 33%, OS 18%). CRT LC benefit was greatest for rectum (6%) and OS for cervix (3%) and brain (3%). Sensitivity analysis confirmed a robust model. INTERPRETATION: Radiotherapy provides significant 5-year LC and OS benefits as part of evidence-based cancer care. CRT provides modest additional benefits.
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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 | 0,026 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».