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Enregistrement W4281702604 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e18057

Osteoradionecrosis in head and neck cancer patients: Risk factors and comparison of grading systems.

2022· article· en· W4281702604 sur OpenAlexaff
Junhyung Lee, Amr El-Maghrabi, Sareh Keshavarzi, Wei Xu, Shao Hui Huang, John Waldron, John Kim, Jolie Ringash, Ezra Hahn, John Cho, Scott V. Bratman, Lawson Eng, John R. de Almeida, David P. Goldstein, Jonathan C. Irish, Douglas B. Chepeha, Andrew Hope, Michael Glogauer, Erin Watson, Ali Hosni

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOral health in cancer treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoradionecrosisHead and neck cancerRadiation therapySurgeryRetrospective cohort studyGrading (engineering)Fistula

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18057 Background: We aimed to identify the incidence and risk factors for osteoradionecrosis (ORN) in head and neck cancer (HNC) patients. We also compared frequency of severity scores across different ORN grading systems. Methods: Retrospective review was conducted for HNC patients who were managed at our institution (2011-2018) with curative-intent definitive, pre- or post-operative intensity-modulated radiation therapy (IMRT) with 45Gy, and underwent pre-IMRT dental evaluation. Jaw ORN was defined based on: 1) clinical signs (exposed bone, bone spicules, sequestra, infection and fistula), 2) radiological finding (abnormal bone pattern, radiographic sequestra and pathological fracture), and 3) treatment required and response to therapy, either conservative (chlorhexidine rinse, antibiotics, PENTOCLO, and hyperbaric oxygen) or surgical (sequestrectomy, debridement, and jaw resection). ORN events were retrospectively graded using 6 different grading systems. Pre-IMRT periodontal condition (PC) was classified by universal multi-dimensional staging system based on number of teeth and bone loss (stages 0 to IV). Multivariable analysis (MVA) using logistic regression was applied to identify risk factors of ORN. Results: A total of 2735 HNC patients were included; median age 61 years, 30% (n = 807) current/ex-smokers, 72% (n = 1914) had moderate to severe PC (stage II-IV), 53% (n = 1459) oral cavity/oropharynx (OC/OP) primary tumor. The median IMRT dose was 70Gy/35 fractions, 43% (n = 1170) received concurrent chemotherapy, and 37% (n = 1006) underwent surgery. A total of 227 patients (8.3%) developed ORN. There was discrepancy in different grading system for capturing and reporting the degree of severity (i.e. grade) of ORN (table). On MVA, risk factors for ORN were: current/ex-smoker (OR 1.5, 95% CI: 1.12-2, p< 0.01), stage II-IV PC (OR 1.7, 95% CI: 1.17-2.36, p< 0.01), primary OC/OP tumor (OR 4.4, 95% CI: 3.08-6.29, p< 0.001], and IMRT dose prescription ≥60Gy (OR 3.5, 95%CI: 1.11-11.33, p< 0.01). Conclusions: ORN is relatively uncommon in HNC patients, however it can be under-reported by different grading systems. Risk factors for ORN were: smoking history, pre-IMRT poor PC condition, OC/OP primary tumor, and higher dose (≥60Gy) IMRT.[Table: see text]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,200
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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