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Enregistrement W4391953833 · doi:10.3390/cancers16050851

Stereotactic Body Radiotherapy for Extracranial Oligometastatic Disease from Head and Neck Primary Cancers: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4391953833 sur OpenAlexaff
Adam Mutsaers, Aquila Akingbade, Alexander V. Louie, Badr Id Said, Liying Zhang, Ian Poon, Martin Smoragiewicz, Antoine Eskander, Irene Karam

Notice bibliographique

RevueCancers · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisClinical endpointRadiation therapyRadiosurgeryPopulationProspective cohort studySurgeryInternal medicineOncologyRandomized controlled trialRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Stereotactic body radiotherapy (SBRT) is increasingly used to treat disease in the oligometastatic (OM) setting due to mounting evidence demonstrating its efficacy and safety. Given the low population representation in prospective studies, we performed a systematic review and meta-analysis of outcomes of HNC patients with extracranial OM disease treated with SBRT. Methods: A systematic review was conducted with Cochrane, Medline, and Embase databases queried from inception to August 2022 for studies with extracranial OM HNC treated with stereotactic radiotherapy. Polymetastatic patients (>five lesions), mixed-primary cohorts failing to report HNC separately, lack of treatment to all lesions, nonquantitative endpoints, and other definitive treatments (surgery, conventional radiotherapy, and radioablation) were excluded. The meta-analysis examined the pooled effects of 12- and 24-month local control (LC) per lesion, progression-free survival (PFS), and overall survival (OS). Weighted random-effects were assessed using the DerSimonian and Laird method, with heterogeneity evaluated using the I2 statistic and Cochran Qtest. Forest plots were generated for each endpoint. Results: Fifteen studies met the inclusion criteria (639 patients, 831 lesions), with twelve eligible for quantitative synthesis with common endpoints and sufficient reporting. Fourteen studies were retrospective, with a single prospective trial. Studies were small, with a median of 32 patients (range: 6–81) and 63 lesions (range: 6–126). The OM definition varied, with a maximum of two to five metastases, mixed synchronous and metachronous lesions, and a few studies including oligoprogressive lesions. The most common site of metastasis was the lung. Radiation was delivered in 1–10 fractions (20–70 Gy). The one-year LC (LC1), reported in 12 studies, was 86.9% (95% confidence interval [CI]: 79.3–91.9%). LC2 was 77.9% (95% CI: 66.4–86.3%), with heterogeneity across studies. PFS was reported in five studies, with a PFS1 of 43.0% (95% CI: 35.0–51.4%) and PFS2 of 23.9% (95% CI: 17.8–31.2%), with homogeneity across studies. OS was analyzed in nine studies, demonstrating an OS1 of 80.1% (95% CI: 74.2–85.0%) and OS2 of 60.7% (95% CI: 51.3–69.4%). Treatment was well tolerated with no reported grade 4 or 5 toxicities. Grade 3 toxicity rates were uniformly below 5% when reported. Conclusions: SBRT offers excellent LC and promising OS, with acceptable toxicities in OM HNC. Durable PFS remains rare, highlighting the need for effective local or systemic therapies in this population. Further investigations on concurrent and adjuvant therapies are warranted.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,039
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
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Résumé présentoui

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