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Enregistrement W3005488680 · doi:10.1200/jco.2020.38.4_suppl.328

Patterns of disease, treatment, and outcomes of esophageal cancer arising within a previous radiation treatment field.

2020· article· en· W3005488680 sur OpenAlexaff
Lucy Xiaolu, Peiran Sun, Osvaldo Espin‐Garcia, Chihiro Suzuki, Di Jiang, Charles Henry Lim, Kirsty Taylor, Bryan Chan, Hao‐Wen Sim, Akina Natori, Eric Xueyu Chen, Geoffrey Liu, Jennifer J. Knox, Jonathan Yeung, Gail Darling, John Kim, Sangeetha Kalimuthu, Elena Elimova, Raymond Woo-Jun Jang

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation therapyCancerEsophageal cancerInternal medicineStage (stratigraphy)Head and neck cancerPalliative careSurgeryChemotherapyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

328 Background: Esophageal cancer arising within a previous radiation treatment field (ECRF) is rare. The patterns of disease, treatment and outcomes in these patients (pts) have not been well characterized. Methods: A retrospective analysis was performed for pts treated for esophageal cancer at the Princess Margaret Cancer Centre from 2002-2016. Electronic medical records of all pts with a histologic diagnosis of esophageal cancer occurring within the field of previous radiotherapy were reviewed. The Kaplan-Meier method was used to calculate progression free survival (PFS) and overall survival (OS). Results: Of 31 ECRF pts identified, the most common prior cancer was head and neck (45%), median radiation (RT) dose 50Gy, median time to diagnosis of esophageal cancer 12 years. Features at diagnosis of ECRF included: median age 71 years, 58% male, 87% with performance status (PS) 0-1, 77% squamous cell carcinoma, 19% stage IV. Treatment intent was curative in 16 pts, palliative in 15 (Table). Reasons for palliative treatment were: 40% metastatic, 53% comorbidities/PS, 7% anatomic factors. Of resected pts, 36% had a pT1-2 tumour, 55% pN0, 69% R0. For curative pts, median PFS was 26.2 months (95%CI 10.9-34.4) with a 3 year PFS rate of 35% (95% CI 15-81). Median OS for curative pts was 26.4 months (95%CI 17.8-105.5) with a 3 year OS rate of 43% (95% CI 22-83). Most palliative pts were unable to have chemotherapy due to comorbidities and PS. Median OS for palliative pts was 9.5 months (95% CI 3.6-15.4). Conclusions: Most ECRF pts presented with earlier stage disease; however, more than a third of these could not have aggressive curative treatment due to comorbidities and/or PS. Most curative pts had surgery alone. Few palliative pts had chemotherapy, largely due to poor clinical status. Our data suggest that outcomes in both curative and palliative ECRF pts may be limited by the ability to tolerate standard of care treatments. [Table: see text]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,365 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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