The Association of Change in Weight During Radiotherapy Treatment With Clinical Outcomes in Patients With Stage I–III Esophageal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Esophageal carcinoma (EC) and nutritional status are strongly linked due to swallowing disruptions and treatment-related toxicities. Therefore, malnutrition and weight loss (WL) occur in 85% and 79% of EC patients, respectively. WL is frequently associated with worse EC patient outcomes, however, WL during radiation therapy (RT) and EC patient outcomes have not been well established. The purpose of this study is to retrospectively review the association of WL during RT treatment of EC with clinical outcomes. Non-metastatic EC patients from our institution treated between 2010 and 2018, receiving total prescribed dose >40 Gy and aged >18 years, were included. Patients were analyzed by WL during RT, with categories of ≥5% vs. <5% and ≥10% vs. <10%. Patient characteristics and treatment regimens were similar across all WL groups. In univariate analysis, ≥5% and ≥10% WL were significantly associated with both worse overall survival (OS) and progression-free survival (PFS), and ≥10% WL was significantly associated with increased local recurrence. In multivariate analysis, ≥5% WL was significantly associated with OS and PFS. With both ≥5% and ≥10% WL throughout the radiation treatment being detrimental to OS and PFS. The importance of nutritional support in EC patients receiving radiotherapy is further validated.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».