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Enregistrement W2987951839 · doi:10.1016/s0167-8140(19)33381-x

9 Knowledge-Based Planning to Improve and Automate Patient-Specific Radiotherapy Quality Assurance Procedures in Clinical Trials - Secondary Analysis of CCTG HN6

2019· article· en· W2987951839 sur OpenAlexaff
Srinivas Raman, Wendy R. Parulekar, Carrie-Lynne Swift, Robert Kosztyla, John Waldron, Jolie Ringash, Alysa Fairchild, Alexander Montenegro, Alan Nichol

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of TorontoQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality assuranceMedical physicsQuality (philosophy)Radiation therapyRadiation treatment planningMedicineOncologyComputer scienceInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CARO-ASM 2019 radiotherapy (hypoRT) have shown promising outcomes.Large randomized trials comparing the modalities have yet to be completed.The objective of this study is to compare the provincial outcomes of patients treated with SBRT/hypoRT to those treated with surgery. Materials and Methods:We conducted a retrospective analysis of all provincial patients with Stage I NSCLC who underwent surgery or SBRT/hypoRT (biological equivalent dose of at least 84 Gy), from 2006 to 2016.Baseline patient, tumour, treatment and clinical outcome data were collected from the British Columbia Cancer Registry.Overall survival (OS) and cancer specific survival (CSS) were analyzed using Kaplan-Meier method.We further analyzed patients based on age, with 75 as cut off for older population.Cox regression analysis was performed to identify predictors of outcomes.Results: Among 1230 patients, 235 (19.1%) were treated with SBRT/hypoRT and 995 (80.9%) with surgery.158 (12.2%) patients received 48Gy in 4Fx, 42 (3.4%)60Gy in 8Fx, 35 (2.8%) 60Gy in 15Fx.783 (63.7%) patients underwent lobectomy, 28 (2.3%) pneumonectomy, 184 (15.0%) sub-lobar resection.The median age was 69, with 339 (27.6%) age >75.The median follow-up was 26.2 months for SBRT/hypoRT and 29.4 months for surgery.The two-and five-year OS were 73.8% and 27.7% for SBRT/hypoRT, and 78.4% and 36.1% for surgery, with no significant difference between the groups (p=0.182).Differences in OS were not significant among the radiotherapy dose fractionations (p=0.653) or the surgery types (p=0.193).Comparing SBRT/hypoRT to surgery, significant differences in OS were not detected for patients age <75 (p=0.299)nor >75 (p=0.224).The two-and five-year CSS were respectively 85.2% and 54.3% for SBRT/hypoRT, and 81.1% and 42.2% for surgery, with improved outcomes in the SBRT/hypoRT group (p=0.004).Patients age >75 had greater CSS with SBRT/ hypoRT (p<0.001), with no significant difference in patients age <75 (p=0.077).On multivariate analysis, there was no significant indicator of improved OS found for the SBRT/hypoRT group.For the surgery group, age <75 (p<0.001)predicted for better OS while ECOG (ref=0) 2 (p=0.041), 3 (p<0.001),4 (p<0.001)predicted for worse.Conclusions: At a registry level, SBRT/hypoRT achieves OS outcomes similar to surgery.Improved CSS is observed in the SBRT/ hypoRT cohort, notably for patients age >75.Further evaluation in large randomized studies is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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