Personalizing Elective Nodal Irradiation in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: A Systematic Review of SPECT/CT-Guided Sentinel Lymph Node Mapping
Notice bibliographique
Résumé
Bilateral elective nodal irradiation (ENI) remains standard for treating most head and neck squamous cell carcinomas (HNSCC) but is associated with significant toxicity. Advances in lymphatic mapping, particularly with SPECT/CT-guided sentinel lymph node (SLN) identification, have enabled more personalized radiotherapy strategies. This systematic review evaluates the efficacy and quality-of-life impact of ENI strategies using SPECT/CT-guided SLN mapping. This systematic review, conducted according to PRISMA guidelines, included ten studies published between January 2014 and March 2024, including prospective, retrospective studies, randomized trials, and systematic reviews, examining oncologic outcomes and toxicity in patients undergoing SPECT/CT-guided SLN mapping or individualized ENI. Findings show that in well-lateralized, early stage carcinomas, SPECT/CT-guided ENI safely allows for unilateral treatment in up to 82% of patients, with a low contralateral regional failure rate. This approach significantly reduces radiation exposure to organs at risk and rates of xerostomia, dysphagia, and hypothyroidism, leading to improved quality of life. However, its applicability to advanced or midline tumors remains limited. SPECT/CT-guided SLN mapping and individualized ENI offer a promising, less toxic alternative for selected patients. Further prospective, multicenter, and randomized studies are needed to confirm these benefits and support broader clinical adoption.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».