Little patients, big impacts: a narrative review of palliative and emergent radiotherapy for pediatric cancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: The use of radiotherapy (RT) in the palliative and emergent settings for pediatric cancers is an under-utilized resource. Our objective was to provide an evidence-based review of the data to increase awareness of the benefit for this population along with providing guidance on pediatric specific treatment considerations for palliative care physicians, pediatric oncologists, and radiation oncologists. METHODS: A narrative review was performed querying PubMed, MEDLINE, ClinicalTrials.gov databases, and supplemented with review articles, survey studies, current and recent clinical trials. When limited data existed, well-designed retrospective and prospective studies in the adult setting were evaluated and expert opinion was provided from pediatric oncologists. KEY CONTENT AND FINDINGS: Pediatric specific treatment considerations include the use of anesthesia, impact of treatment on the developing child, and logistical challenges of RT. Treatment modality and dose selection are driven by histology and symptomatic site of pain, where we discuss detailed recommendations for hematologic, central nervous system, and solid tumors. For palliative RT, an underlying principle of searching for the lowest effective dose to balance response rate with minimal acute and late treatment related morbidity and logistical hardships is of paramount importance when caring for a pediatric patient. Lastly, we outline how to effectively communicate this option to patients and their caregivers. CONCLUSIONS: Palliative RT can be of valuable benefit in most settings for patients with pediatric cancer. There is an unmet need for prospective data to inform on dose-fractionation along with patient and caregiver reported outcomes.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».