Prognostic Factors for Overall Survival in Nasopharyngeal Cancer and Implication for TNM Staging by UICC: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify prognostic factors in nasopharyngeal carcinoma (NPC) to improve the current 8th edition TNM classification. A systematic review of the literature reported between 2013 and 2019 in PubMed, Embase, and Scopus was conducted. Studies were included if (1) original clinical studies, (2) ≥50 NPC patients, and (3) analyses on the association between prognostic factors and overall survival. The data elements of eligible studies were abstracted and analyzed. A level of evidence was synthesized for each suggested change to the TNM staging and prognostic factors. Of 5,595 studies screened, 108 studies (44 studies on anatomical criteria and 64 on non-anatomical factors) were selected. Proposed changes/factors with strong evidence included the upstaging paranasal sinus to T4, defining parotid lymph node as N3, upstaging N-category based on presence of lymph node necrosis, as well as the incorporation of non-TNM factors including EBV-DNA level, primary gross tumor volume (GTV), nodal GTV, neutrophil-lymphocyte ratio, lactate dehydrogenase, C-reactive protein/albumin ratio, platelet count, SUVmax of the primary tumor, and total lesion glycolysis. This systematic review provides a useful summary of suggestions and prognostic factors that potentially improve the current staging system. Further validation studies are warranted to confirm their significance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».