Development and Standardization of a Classification System for Osteoradionecrosis: Implementation of a Risk-Based Model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Osteoradionecrosis of the jaw (ORN) can manifest in varying severity. The aim of this study is to identify ORN risk factors and develop a novel classification to depict the severity of ORN. Methods: Consecutive head-and-neck cancer (HNC) patients treated with curative-intent IMRT (≥ 45Gy) in 2011-2018 were included. Occurrence of ORN was identified from in-house prospective dental and clinical databases and charts. Multivariable logistic regression model was used to identify risk factors and stratify patients into high-risk and low-risk groups. A novel ORN classification system was developed to depict ORN severity by modifying existing systems and incorporating expert opinion. The performance of the novel system was compared to fifteen existing systems for their ability to identify and predict serious ORN event (jaw fracture or requiring jaw resection). Results: ORN was identified in 219 out of 2732 (8%) consecutive HNC patients. Factors associated with high-risk of ORN were: oral-cavity or oropharyngeal primaries, received IMRT dose ≥60Gy, current/ex-smokers, and/or stage III-IV periodontal disease. The ORN rate for high-risk vs low-risk patients was 12.7% vs 3.1% (p<0.001) with an area-under-the-receiver-operating-curve (AUC) of 0.71. Existing ORN systems overclassified serious ORN events and failed to recognize maxillary ORN. A novel ORN classification system, RadORN, was proposed based on vertical extent of bone necrosis and presence/absence of exposed bone/fistula. This system detected serious ORN events in 5.7% of patients and statistically outperformed existing systems. Conclusion: We identified risk factors for ORN, and proposed a novel ORN classification system based on vertical extent of bone necrosis and presence/absence of exposed bone/fistula. It outperformed existing systems in depicting the seriousness of ORN, and may facilitate clinical care and clinical trials.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».