Predicting short-term treatment toxicity in head and neck cancer through a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Frailty is a recognized condition associated with poorer outcomes in patients with head and neck cancer (HNC). The objective of this study was to ascertain the prognostic significance of various frailty metrics on short-term treatment toxicity in patients with HNC undergoing curative-intent therapy. MATERIALS AND METHODS: A systematic review was performed searching multiple databases. An inverse-variation, random-effects model was used to perform the meta-analysis to evaluate the prognostic significance of various frailty metrics on short-term treatment-related toxicity in this population. RESULTS: A total of 292,560 patients with HNC originating from 36 observational studies were analyzed. The most frequently reported frailty metrics were the modified frailty index (mFI), Geriatric 8 questionnaire (G8), Adjusted Clinical Groups (ACG), Groningen Frailty Indicator (GFI), and comprehensive geriatric assessment (CGA). The overall prevalence of frailty using any metric in all included studies was 7.5 %. The combined odds ratio (OR) for short-term treatment toxicity using the mFI was 2.60 (95 % CI of 1.81-3.72), G8 2.69 (95 % CI 1.37-5.28), ACG 3.43 (95 %CI 2.52-4.67), GFI 2.71 (95 % CI 1.11-6.62), and CGA 3.36 (95 % CI 1.18-9.53). The association of frailty with short-term treatment toxicity using various frailty metrics was more pronounced in patients with upfront surgery (OR 3.00, 95 %CI of 2.35-3.81) compared to definitive (chemo)radiotherapy 2.64 (95 % CI 1.04-6.68). DISCUSSION: Various frailty metrics exists in the HNC literature, with the most common being the mFI, G8, ACG, GFI, and CGA. Patients with HNC and frailty are more than twice as likely to suffer a short-term treatment-related toxicity when undergoing curative-intent HNC treatment than patients without frailty. This effect is more pronounced in patients undergoing upfront surgery.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».