CANTO-RT: One of the Largest Prospective Multicenter Cohort of Early Breast Cancer Patients Treated with Radiotherapy including Full DICOM RT Data
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the methodology used and provides a characterization of the study population in CANTO-RT (CANcer TOxicities RadioTherapy). CANTO (NCT01993498) is a prospective clinical cohort study including patients with stage I-III BC from 26 French cancer centers. Patients matching all CANTO inclusion and exclusion criteria who received RT in one of the 10 top recruiting CANTO centers were selected. Individual full DICOM RT files were collected, pseudo-anonymized, structured and analyzed on the CANTO-RT/UNITRAD web platform. CANTO-RT included 3875 BC patients with a median follow-up of 64 months. Among the 3797 patients with unilateral RT, 3065 (80.4%) had breast-conserving surgery, and 2712 (71.5%) had sentinel node surgery. Tumor bed boost was delivered in 2658 patients (68.5%) and lymph node RT in 1356 patients (35%), including internal mammary chain in 844 patients (21.8%). Most patients (3691 (95.3%)) were treated with 3D conformal RT. Target volumes, organs at risk contours and dose/volume histograms were extracted after quality-control procedures. CANTO-RT is one of the largest early BC prospective cohorts with full individual clinical, biological, imaging and DICOM RT data available. It is a valuable resource for the identification and validation of clinical and dosimetric predictive factors of RT and multimodal treatment-related toxicities.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».