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Enregistrement W4389479254 · doi:10.3390/curroncol30120756

Risk Factors for Nodal Failure in Patients with FIGO IIIC Cervical Cancer Receiving Definitive Image-Guided Radiotherapy

2023· article· en· W4389479254 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoliang Liu, Xiaorong Hou, Ke Hu, Fuquan Zhang, Weiping Wang, Kang Ren

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNODALCervical cancerRadiation therapyChemotherapyInternal medicineStage (stratigraphy)OncologyNodal signalingRadiologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nodal failure is a major failure pattern for patients with FIGO IIIC cervical cancer, which is further associated with worse survival. This study was designed to investigate risk factors for nodal failure in FIGO IIIC cervical cancer patients. Methods: The characteristics of positive lymph nodes (LNs) and relevant clinical factors of 162 FIGO IIIC cervical cancer patients were collected. The chi-square test and logistic regression model were used to identify risk factors for nodal failure. Results: In total, 368 positive LNs were identified, including 307 pelvic LNs and 61 para-aortic LNs. The nodal failure rates for all LNs, pelvic LNs, and para-aortic LNs were 9.2%, 7.8%, and 16.4%, respectively. After 20 fractions of RT, a nodal short diameter (D20F) ≥ 0.95 cm and a ratio of nodal shrinkage (ΔV20F) < 0.435 resulted; <4 cycles of chemotherapy indicated higher nodal failure rates for all LNs. For pelvic LNs, ΔV20F < 0.435 and <4 cycles of chemotherapy were associated with a higher incidence of nodal failure. For para-aortic LNs, ΔV20F < 0.435 was the only risk factor for nodal failure. Conclusions: Para-aortic LNs were more likely to experience nodal failure than pelvic LNs. Nodal shrinkage during radiotherapy and cycles of chemotherapy were associated with nodal failure in patients with FIGO IIIC cervical cancer.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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