Hearing Loss After Radiation and Chemotherapy for CNS and Head-and-Neck Tumors in Children
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Hearing loss (HL) is a serious secondary effect of treatment for CNS and head-and-neck tumors in children. The goal of this study was to evaluate incidence and risk factors for HL in patients with multiple ototoxic exposures. PATIENTS AND METHODS: We evaluated 340 ears from 171 patients with CNS or head-and-neck tumors treated with radiation, with or without chemotherapy, who had longitudinal audiologic evaluation. International Society of Pediatric Oncology-Boston grades were assigned to 2,420 hearing assessments. Multivariable weighted ordinal logistic regression was fitted to evaluate the effect of clinicopathologic features on HL. RESULTS: = .85). Cumulative incidence of high-frequency HL (> 4 kHz) was 50% or greater at 5 years after RT if mean cochlea dose was > 30 Gy, while incidence of HL across all frequencies continued to increase beyond 5 years after RT. CONCLUSION: Children treated with radiation and chemotherapy experience a high incidence of HL over time, with associations found between more severe HL and cisplatin or carboplatin dose as well as mean cochlea dose. Mean cochlea dose of ≤ 30 Gy is proposed as a goal to reduce the risk of HL; a lower threshold (20-25 Gy) may be considered in patients receiving platinum chemotherapy to reduce cumulative HL burden.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».