Predictive classifier for intensive treatment of head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was designed to test the hypothesis that the effectiveness of intensive treatment for locoregionally advanced head and neck cancer (LAHNC) depends on the proportion of patients' overall event risk attributable to cancer. METHODS: This study analyzed 22,339 patients with LAHNC treated in 81 randomized trials testing altered fractionation (AFX; Meta-Analysis of Radiotherapy in Squamous Cell Carcinomas of Head and Neck [MARCH] data set) or chemotherapy (Meta-Analysis of Chemotherapy in Head and Neck Cancer [MACH-NC] data set). Generalized competing event regression was applied to the control arms in MARCH, and patients were stratified by tertile according to the ω score, which quantified the relative hazard for cancer versus competing events. The classifier was externally validated on the MACH-NC data set. The study tested for interactions between the ω score and treatment effects on overall survival (OS). RESULTS: Factors associated with a higher ω score were a younger age, a better performance status, an oral cavity site, higher T and N categories, and a p16-negative/unknown status. The effect of AFX on OS was greater in patients with high ω scores (hazard ratio [HR], 0.92; 95% confidence interval [CI], 0.85-0.99) and medium ω scores (HR, 0.91; 95% CI, 0.84-0.98) versus low ω scores (HR, 0.97; 95% CI, 0.90-1.05; P for interaction = .086). The effect of chemotherapy on OS was significantly greater in patients with high ω scores (HR, 0.81; 95% CI, 0.75-0.88) and medium ω scores (HR, 0.86; 95% CI, 0.78-0.93) versus low ω scores (HR, 0.96; 95% CI, 0.86-1.08; P for interaction = .011). CONCLUSIONS: LAHNC patients with a higher risk of cancer progression relative to competing mortality, as reflected by a higher ω score, selectively benefit from more intensive treatment.
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 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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».