The addition of pretreatment plasma Epstein–Barr virus DNA into the eighth edition of nasopharyngeal cancer TNM stage classification
Notice bibliographique
Résumé
The eighth edition of the American Joint Committee on Cancer (AJCC)/Union for International Cancer Control (UICC) stage classification (TNM) for nasopharyngeal carcinoma (NPC) was launched. It remains unknown if incorporation of nonanatomic factors into the stage classification would better predict survival. We prospectively recruited 518 patients with nonmetastatic NPC treated with radical intensity-modulated radiation therapy ± chemotherapy based on the eighth edition TNM. Recursive partitioning analysis (RPA) incorporating pretreatment plasma Epstein-Barr virus (EBV) DNA derived new stage groups. Multivariable analyses to calculate adjusted hazard ratios (AHRs) derived another set of stage groups. Five-year progression-free survival (PFS), overall survival (OS) and cancer-specific survival (CSS) were: Stage I (PFS 100%, OS 90%, CSS 100%), II (PFS 88%, OS 84%, CSS 95%), III (PFS 84%, OS 84%, CSS 90%) and IVA (PFS 71%, OS 75%, CSS 80%) (p < 0.001, p = 0.066 and p = 0.002, respectively). RPA derived four new stages: RPA-I (T1-T4 N0-N2 & EBV DNA <500 copies per mL; PFS 94%, OS 89%, CSS 96%), RPA-II (T1-T4 N0-N2 & EBV DNA ≥500 copies per mL; PFS 80%, OS 83%, CSS 89%), RPA-III (T1-T2 N3; PFS 64%, OS 83%, CSS 83%) and RPA-IVA (T3-T4 N3; PFS 63%, OS 60% and CSS 68%) (all with p < 0.001). AHR using covariate adjustment also yielded a valid classification (I: T1-T2 N0-N2; II: T3-T4 N0-N2 or T1-T2 N3 and III: T3-T4 N3) (all with p < 0.001). However, RPA stages better predicted survival for PS and CSS after bootstrapping replications. Our RPA-based stage groups revealed better survival prediction compared to the eighth edition TNM and the AHR stage groups.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».