Long-Term Survival after Linac-Based Stereotactic Radiosurgery and Radiotherapy with a Micro-Multileaf Collimator for Brain Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: this study aimed to evaluate the prognostic factors associated with long-term survival after linear accelerator (linac)-based stereotactic radiosurgery (SRS) and fractionated stereotactic radiotherapy (fSRT) with a micro-multileaf collimator for brain metastasis (BM). METHODS: This single-center retrospective study included 226 consecutive patients with BM who were treated with linac-based SRS or fSRT with a micro-multileaf collimator between January 2011 and December 2018. Long-term survival (LTS) was defined as survival for more than 2 years after SRS/fSRT. RESULTS: = 7, 3.1%). The median pretreatment Karnofsky performance scale (KPS) score was 90 (range: 40-100). The median follow-up time was 13 (range: 0-120) months. Out of the 226 patients, 72 (31.8%) were categorized in the LTS group. The median survival time was 43 months and 13 months in the LTS group and in the entire cohort, respectively. The 3-year, 4-year, and 5-year survival rate in the LTS group was 59.1%, 49.6%, and 40.7%, respectively. Multivariate regression logistic analysis showed that female sex, a pre-treatment KPS score ≥ 80, and the absence of extracranial metastasis were associated with long-term survival. CONCLUSIONS: female sex, a favorable pre-treatment KPS score, and the absence of extracranial metastasis were associated with long-term survival in the current cohort of patients with BM.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».