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Enregistrement W4402530444 · doi:10.1016/j.jgo.2024.102064

Predicting short-term treatment toxicity in head and neck cancer through a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4402530444 sur OpenAlexafffund
Marco A. Mascarella, Varun Vendra, Khalil Sultanem, Christina Tsien, George Shenouda, Shaum Sridharan, Nathaniel Bouganim, Khashayar Esfahani, Keith Richardson, Alex Mlynarek, Michael P. Hier, Nader Sadeghi, Umamaheswar Duvvuri, Marie‐Jeanne Kergoat

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMcGill UniversityJewish General HospitalMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesRéseau de cancérologie Rossy
Mots-clésMedicineMeta-analysisHead and neck cancerTerm (time)Head and neckToxicityOncologyCancerIntensive care medicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,034
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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