The Evolving Landscape of Prognostic Factors in HPV-Related Oropharynx Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Risk-tailored approaches are the backbone of contemporary clinical research and treatment in oncology. Attention to risk-stratification model development, especially concerning the choice and emphasis of prognostic factors to include in a model, is essential to understanding prognosis and implementing strategies to advance treatment, e.g. selecting patients for differing treatments or strategies for exploration in clinical trials, including defining eligibility for trials and determining useful stratifications in the design of randomised controlled trials. Prognostic factors can be classified as pre-treatment factors and dynamic factors. Pre-treatment baseline factors refer to those factors that exist prior to any intervention or treatment for the setting under consideration. The outcomes of HPV-positive oropharyngeal carcinoma (HPV+ OPC) patients can be stratified based on a number of parameters, that usually include some description of smoking status, patient characteristics such as age, performance status, and conventional TNM disease stage. Emerging areas that may be considered now or in the future also include extranodal extension (ENE), baseline circulating HPV DNA (HPV-ctDNA), and TME (tumour micro-environment) among others. Dynamic factors refer to those emerging during and post-treatment. The latter concept is obviously not new and has traditionally influenced post-initial management approaches of head and neck cancer for many years, such as when making decisions based on pathological findings after surgery (e.g. pathological size, tumour extension, resection margin status and the presence of ENE status in the resected specimen). However, the current discussion will focus on important emerging strategies within the same paradigm, e.g. response to induction therapy, and changes in HPV-ctDNA. Compared to traditional smoking-related HPV-negative OPC, HPV+ OPC is a different disease with very different biological and clinical behaviour and it is important to re-appraise traditional prognostic factors as well to appreciate the clinical relevance of emerging biomarkers. This chapter summarizes updates concerning prognostic factors and risk stratification in HPV+ OPC that may realistically influence management or investigation of the disease in the short term.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».