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Enregistrement W4293074253 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.6067

Transoral robotic surgery (TORS)-guided radiotherapy (RT) volume de-intensification in p16-positive unknown primary squamous cell carcinoma (SCC) of the neck: A phase 2 trial (FIND).

2022· article· en· W4293074253 sur OpenAlexaff
John R. de Almeida, David P. Goldstein, Rosemary Martino, Jie Su, Ali Hosni, Scott V. Bratman, Douglas B. Chepeha, John Waldron, Ilan Weinreb, Bayardo Perez‐Ordoñez, Eugene Yu, Ur Metser, Aaron R. Hansen, Wei Xu, John Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTonsilSwallowingRadiation therapyTransoral robotic surgeryNeck dissectionDysphagiaHead and neck cancerSurgeryBasal cellCancerNuclear medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6067 Background: TORS has improved the likelihood of identifying an oropharyngeal cancer for patients presenting with unknown primary. We evaluate the oncologic and functional outcomes after reduction of RT volumes based on TORS findings. Methods: Patients with p16-positive, neck SCC (cN1-N3) with no primary on examination and CT/MRI were included between 08/2017 and 12/2019. All patients underwent PET-CT, surgical evaluation with either therapeutic intent including neck dissection for cN1 without extranodal extension (Group 1, n=9) or diagnostic intent (Group 2, n=13). Patients underwent excision of palatine tonsil (PT) followed by lingual tonsil (LT), if the PT was negative, or excision of PET-CT avid regions. Pharyngeal-sparing radiotherapy (PSRT) was given when no primary was found (pT0) and for primaries completely excised (margins >= 3mm). Unilateral neck radiotherapy (UNRT) was given for lateralized (>1 cm from midline) primaries or pT0 with unilateral disease. The primary outcome was 2-year out-of-treated volume failures (OTVF). Swallowing-related quality of life (SR-QOL) was measured using MD Anderson Dysphagia Inventory (MDADI) composite score. A sample size of 22 was required assuming OTVF cannot exceed 15% (vs. 1% historical), power of 0.8, alpha of 0.05 (one-sided), and loss to follow-up of 10%. Results: All 22 patients [median age 60 (46-68); 86% male; 86% N1, 9% N2, 5% N3] underwent surgical evaluation. PET-CT showed suspicious findings in 12 (55%) [sensitivity = 0.44, specificity = 0.29]. Excision of PT and LT were performed in 14 (64%) and 14 (64%) patients respectively; and 8 (36%) had previous PT. Oropharyngeal primaries were found in 17 patients (77%) [14 (64%) single primary, 3 (13%) two primaries]. RT volume de-intensification was achieved in 11 patients (50%) who had PSRT and 10 (45%) who had UNRT. In Group 1, adjuvant RT was given to 6 (67%) and CRT to 1 (11%). In group 2, 8 (62%) had RT and 5 (38%) had CRT. There were no OTVF, local, or regional failures [median follow-up 29 months]. Two-year OS, DFS, and LRC were 100%, 95%, and 100%. SR-QOL showed good recovery (Table). Grade III/IV surgical as well as acute and late toxicities occurred in 2 (9%), 5 (23%), and 1 (5%) respectively. Conclusions: TORS evaluation for p16-positive unknown primary SCC allowed RT volume de-intensification with excellent disease control and quality of life. Future randomized trials can compare transoral surgery versus existing diagnostic approaches. MDADI composite scores. Clinical trial information: NCT03281499. [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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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