Predicting Outcomes From Radical Radiotherapy for Non-small Cell Lung Cancer: A Systematic Review of the Existing Literature
Notice bibliographique
Résumé
Radical radiotherapy (RT) is a potentially curative treatment in non-small cell lung cancer (NSCLC) and is delivered in conventional 2-Gy fractions, hypofractionated and ablative stereotactic courses. No reliable, predictive biomarkers for the clinical events of local control, appearance of distant metastases and development of toxicity have been introduced in routine clinical practice. Such a test would enable the Radiotherapist to tailor the clinical management of individual patients, considering their pre-treatment characteristics, in order reduce the risk of recurrence or toxicity e.g., dose modification, accelerated fractionation, hypofractionation, or concurrent systemic therapy. The aim of this review was to map the published literature relating to investigations of the potential predictive value of patient or treatment characteristics in radical RT for NSCLC. These investigations should remain a research focus for disease control given the upward trends in lung cancer incidence, and for the avoidance of toxicity, given the survivorship afforded to the cohort of patients that do well with radical RT, or with the increasing range of systemic agents following metastatic relapse. The conclusion of the presented analysis is that there are no published, effective and validated predictive tools for estimation of risk of local/distant recurrence or toxicity after radical RT for NSCLC. The authors have identified an important space for future research in the field of lung cancer radiotherapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».