Merkel Cell Carcinoma: Local Recurrence Rate Versus Radiation Dose Study from a 949-Patient Database
Notice bibliographique
Résumé
Background: Optimal radiotherapy doses for Merkel cell carcinoma are unknown. Methods: After a PubMed literature search, we analyzed data by Equivalent Dose in 2-Gy fractions (EQD2). Results: 939/949 data were evaluable: 728/939 (77.5%) presented with localized disease, of which 171 were irradiated alone, with a median primary EQD2 of 50 (14.0-72.0) Gy2. Local recurrence (LR) was 23.4% (40/171). The remaining patients were controlled with a median EQD2 of 50 (23.3-72.0) Gy2. Thirteen patients were given definitive radiotherapy EQD2<50 vs >50 Gy2 to gross primaries: LR were 23.1% (3/13) vs 12.5% (1/8)(P=0.0004). Few patients received >60 Gy2. After adjuvant radiotherapy <50 vs >50 Gy2 to 156 primaries, LR were 18.8% (6/32) vs 12.8% (12/124); for <60 vs >60 Gy2, 15.5% (16/103) vs 8.7% (2/23)(P=0.52). LR after <50 Gy2 was 25% (3/12) for positive margins versus 17.4% (4/23) for negative margins; for >50 Gy2: 15% (3/20) versus 4.8% (3/62), respectively (P=0.36). Conclusions: For definitive radiotherapy, EQD2<50 Gy2 demonstrates significant higher LR than >50 Gy2 (P=0.0004). For adjuvant radiotherapy, a trend of higher LR with < 50 Gy2 was seen. Large prospective multicenter studies are required to define the optimal doses for definitive and adjuvant MCC treatment.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».