Risk factors for bladder adverse events following radiotherapy for localised and locally advanced prostate cancer in Gabon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The aim of this study was to identify potential risk factors for acute and late genitourinary toxicities and to determine, using a logistic regression model, which of these factors are also significant and robust predictors of these toxicities. Methods: We conducted a retrospective study by analysing the patient records and their treatment plans from 2013 to 2021. In total, a cohort of 46 patients with clinically staged cT1c-T4N0-1M0 prostate adenocarcinoma was treated with three-dimensional conformal radiotherapy (3D-CRT) with doses ranging from 66 to 80 Gy. Post-radiotherapy genitourinary toxicities were classified and graded according to the Common Terminology Criteria for Adverse Events (CTCAE v4.0). Results: Median follow-up was 57·5 months (range: 39 – 88 months). In univariable analysis, patient age ( p = 0·040), the prostate volume ( p = 0·0423), the clinical prostate volume irradiated at the prescribed dose ( p = 0·029) and the volume of the bladder receiving doses varying from 60 to 70 Gy were correlated with acute GU toxicities. Arterial hypertension (p = 0·022), some pre-existing urinary symptoms, a history of catheterisation ( p = 0·044) and acute genitourinary toxicity (p = 0.009) were linked to late genitourinary toxicities. The logistic regression model found that the prostate volume ( p = 0·0423) and the clinical prostate volume irradiated at the prescribed dose ( p = 0·029) were predictive of acute GU toxicity. Hypertension ( p = 0·039) and acute toxicities were predictive of late GU toxicity. Conclusion: The results of our study showed that it is essential to identify patients at risk of toxicities from the start of radiotherapy and to offer more proactive monitoring and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».