Prognostic Factors Influencing Survival and a Treatment Pattern Analysis of Conventional Palliative Radiotherapy for Patients with Bone Metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment indication for bone metastases is influenced by patient prognosis. Single-fraction radiotherapy (SFRT) was proven equally effective as multiple fractionation regimens (MFRT) but continues to be underused. OBJECTIVE: Primary objectives: (a) to identify prognostic factors for overall survival and (b) to analyze treatment patterns of palliative radiotherapy (proportion of SFRT indication and predictive factors of radiotherapy regimen) for bone metastases. METHODS: 582 patients with bone metastases who underwent conventional radiotherapy between January 1st 2014-31 December 2017 were analyzed. The Cox proportional hazard model was used to identify predictors of overall survival. For the treatment pattern analysis, 677 radiotherapy courses were evaluated. The logistic regression model was used to identify potential predictors of radiotherapy regimen. RESULTS: The 3-year overall survival was 15%. Prognostic factors associated with poor overall survival were multiple bone metastases [hazard ratio (HR = 5.4)], poor performance status (HR = 1.5) and brain metastases (HR = 1.37). SFRT prescription increased from 41% in 2017 to 51% in 2017. Predictors of SFRT prescription were a poor performance status [odds ratio (OR = 0.55)], lung (OR = 0.49) and urologic primaries (OR = 0.33) and the half-body lower site of irradiation (OR = 0.59). Spinal metastases were more likely to receive MFRT (OR = 2.09). CONCLUSIONS: Based on the prognostic factors we identified, a selection protocol for patients candidates for palliative radiotherapy to bone metastases could be established, in order to further increase SFRT prescription in our institution.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».