Predictive factors associated with radiation dermatitis in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Radiation dermatitis (RD) is a side effect that frequently arises during radiotherapy (RT) in breast cancer patients. The present study investigates possible predictive factors of RD, as well as the use of skin treatments to manage symptoms. METHODS: Demographic and treatment characteristics were collected retrospectively, while skin symptoms and treatments were collected prospectively for patients who received adjuvant RT between December 2013 and November 2015. Patients were seen weekly by clinicians throughout treatment, during which a clinician-reported survey was completed on RD symptoms and skin treatments. Possible predictive factors were correlated with skin outcomes through a univariate ordinal logistic regression analysis. RESULTS: ) (p = 0.0004) and boost (p = 0.02) were predictive of edema. A dose of 50 Gy/25 (p<0.0001) and a high irradiated tissue volume (p = 0.0001) were predictive of desquamation. A dose of 50 Gy/25 (p = 0.0005) and high BMI (p = 0.02) were predictors of pain. Bolus use was the only factor associated with bleeding (p = 0.02). Patients who developed desquamation were likely to receive corticosteroids/antihistamines (p<0.0001), topical antibiotics/antifungals (p<0.001), and dressings (p<0.0001). CONCLUSION: The findings of this study provide evidence of potential predictors of RD and methods of symptom management based on symptom severity. Prevention of RD is needed among high-risk groups, such as patients with a high BMI or receiving a standard fractionation, boost, or bolus.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».