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Enregistrement W4416998941 · doi:10.1001/jamaoto.2025.4203

Treatment Interruption and Outcomes in Head and Neck Cancer

2025· article· en· W4416998941 sur OpenAlexaff
Laila A. Gharzai, Emily Morris, Matthew J. Schipper, Kelley M. Kidwell, Phuc Félix Nguyen‐Tan, D.I. Rosenthal, Maura L. Gillison, Richard C. Jordan, Adam S. Garden, Shlomo A. Koyfman, Jimmy J. Caudell, Dukagjin Blakaj, Neal Dunlap, Greg A. Krempl, J.M. Longo, Christopher U. Jones, Michael F. Gensheimer, Thomas J. Galloway, Lyudmila DeMora, Quynh‐Thu Le, Jennifer Shah, Krithika Suresh, Michelle Mierzwa

Notice bibliographique

RevueJAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead and neck cancerRadiation therapySupine positionHead and neckCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Historical evidence demonstrated that delays or interruptions in radiotherapy (RT) are associated with poorer oncologic outcomes in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). Substantial concerns arose during the COVID-19 pandemic, when treatment schedules were frequently disrupted. Objective: To determine the association of RT interruptions with locoregional failure (LRF) and overall survival (OS). Design, Setting, and Participants: This retrospective review and secondary analysis of 3 randomized clinical trials (NRG/RTOG 0129, 0522, and 1016) included patients enrolled in the trials who were treated with RT. Patients with HNSCC were grouped as (1) p16-positive oropharynx (p16+ OPSCC) and (2) p16-negative oropharynx and all other subsites regardless of p16 status (called locally advanced HNSCC [LAHNSCC])). Cox proportional hazards models were fit to assess the association of an RT interruption (binary model) and length of RT interruption (continuous model) with LRF and OS. Exposures: Presence of RT interruption. Main Outcomes and Measures: LRF and OS. Results: There were 1549 patients (200 female patients [12.9%]; mean [SD] age, 57 [6] years; 1048 p16+ OPSCC [67.7%]; 501 LAHNSCC [32.3%]) who were included in the binary model; 439 (28.3%) had RT interruption. There were 1083 patients (69.9%) with available length of RT interruption (continuous model). A binary RT interruption was associated with hazard ratios (HRs) of 1.04 (95% CI, 0.90-1.36) for LRF and 1.22 (95% CI, 0.99-1.50) for OS. As a continuous predictor, each 7-day interruption corresponded to HRs of 1.45 (95% CI, 1.12-1.89) for LRF and 1.41 (95% CI, 1.07-1.86) for OS. Analyses did not indicate effect modification by p16 status, and results are presented from models that estimated the effect of RT interruption across both groups. Using covariate-adjusted predictions from models that included clinical and tumor characteristics, a mean 7-day interruption in RT was associated with a 3-year LRF decrement of 4.1% in p16+ OPSCC and 9.1% in LAHNSCC. Predicted 3-year LRF detriment due to RT interruption ranged from 2.0% for a patient with non-T4, non-N3, p16+ OPSCC to 11.2% for a patients with LAHNSCC with a T4N3 p16-negative cancer. Conclusions and Relevance: The secondary analysis suggests that RT treatment interruptions may be negatively associated with LRF and OS in HNSCC, but the magnitude of the association varies depending on p16 status and clinical characteristics. While treatment interruptions should globally be discouraged, patients with LAHNSCC or higher-stage disease may be most affected. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifiers: NCT00047008; NCT00265941; NCT01302834.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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