Risk stratification after recurrence of human papillomavirus (<scp>HPV)</scp>‐related and <scp>non‐HPV</scp>‐related oropharyngeal cancer: Secondary analysis of <scp>NRG</scp> Oncology <scp>RTOG</scp> 0129 and 0522
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No risk-stratification strategies exist for patients with recurrent oropharyngeal cancer (OPC). METHODS: Retrospective analysis using data from prospective NRG Oncology clinical trials RTOG 0129 and 0522. Eligibility criteria included known p16 status and smoking history, and locoregional/distant recurrence. Overall survival (OS) was measured from date of recurrence. Recursive partitioning analysis was performed to produce mutually exclusive risk groups. RESULTS: Hundred and fifty-four patients were included with median follow-up after recurrence of 3.9 years (range 0.04-9.0). The most important factors influencing survival were p16 status and type of recurrence, followed by surgical salvage and smoking history (≤20 vs. >20 pack-years). Three significantly different risk groups were identified. Patients in the low-, intermediate-, and high-risk groups had 2-year OS after recurrence of 81.1% (95%CI 68.5-93.7), 50.2% (95%CI 36.0-64.5), and 20.8% (95%CI 10.5-31.1), respectively. CONCLUSION: Patient and tumor characteristics may be used to stratify patients into risk groups at the time of OPC recurrence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».