Initiatief: NVKNO Aantal modules: 83

Recidief T2-T4


Wanneer en hoe is re-irradiatie in een curatieve setting mogelijk in een recidief hoofd-halscarcinoom na chemo-radiotherapie, wanneer salvage chirurgie niet meer mogelijk is?


Bespreek met de patiënt de nadelen van re-irradiatie van een hoofd-halsplaveiselcelcarcinoom wat betreft toxiciteit. Voorspellende factoren voor toxiciteit die van belang kunnen zijn voor de keuze voor re-irradiatie, zijn: dosis eerdere radiotherapie, eerdere chirurgie, tumorlokalisatie, leeftijd, en orgaan(dys)functie.  


Bespreek bij patiënten met een nasofarynxcarcinoom de kans op overleving na re-irradiatie. Factoren die van belang kunnen zijn voor de keuze voor re-irradiatie, zijn: leeftijd, tumorstadium en EBV-concentratie in het bloed.


Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs

De werkgroep heeft een literatuuronderzoek verricht naar de prestatie van (multivariabele) modellen welke (de kans op) toxiciteit en overleving tijdens of na re-irradiatie voorspellen. Er werden twee gevalideerde modellen gevonden die overleving en toxiciteit voorspellen. Vanwege een zeer lage bewijskracht kan geen uitspraak worden gedaan over de prestatie van deze modellen. De zeer lage bewijskracht wordt voornamelijk veroorzaakt door beperkingen in de studieopzet ten aanzien van de ontwikkeling van de modellen en het ontbreken van externe validatie van de modellen. De werkgroep concludeert dan ook dat er een kennislacune bestaat omtrent het bestaan van beslissingsmodellen welke op basis van risicofactoren overleving en toxiciteit tijdens of na re-irradiatie bij patiënten, bij wie opereren geen mogelijkheid meer is, kunnen voorspellen.  


Waarden en voorkeuren van patiënten (en eventueel hun verzorgers)

Toxiciteit is een belangrijke uitkomst voor patiënten, waarbij de balans tussen toxiciteit en overleving een belangrijke afweging is. Toxiciteit geeft veel bijwerkingen, zoals necrose, mucositis, zwelling, slikproblemen, en pijn. Daarom moet met de patiënt worden besproken wat de nadelen kunnen zijn van re-irradiatie, en wat de eventuele voordelen zijn wat betreft overleving.  


Kosten (middelenbeslag)

Re-irradiatie heeft geen grote impact op de kosten. Alternatieven van re-irradiatie zijn palliatieve opties, wanneer resectie niet meer mogelijk is.


Rationale van de aanbeveling: weging van argumenten voor en tegen de interventies

Vanwege de zeer lage bewijskracht van de gevalideerde modellen, kan er geen sterke aanbeveling worden gedaan welke factoren van belang zijn bij de keuze voor re-irradiatie. Het is belangrijk de voor- en nadelen met de patiënt te bespreken.


Het doel van deze module is om de beste behandeling van een recidief hoofd-halscarcinoom na (chemo)radiotherapie als primaire behandeling dan wel adjuvant na resectie in beeld te brengen. Daarbij is het vooral van belang uit te zoeken wanneer re-irradiatie mogelijk is, als chirurgie niet meer mogelijk is, bij een recidief hoofd-halscarcinoom of tweede primaire tumor in een gebied dat eerder (chemo)radiotherapie gehad heeft. Daarbij zouden schade aan normale weefsels, overleving, toxiciteit, complicaties en kwaliteit van leven mogelijke uitkomsten kunnen zijn, en de factoren die bepalen of re-irradiatie nog mogelijk is, zouden type tumor, locatie tumor, reeds aanwezige postradiatie-effecten, tijdsinterval tot eerdere radiotherapie en patiëntgeschiedenis.

Toxicity: The level of evidence regarding the outcome measure toxicity started at high and was downgraded to very low because of risk of bias (one level, see evidence table), indirectness (one level, no external validation) and imprecision (only one study with relatively low numbers of patients and events).


Overall survival: The level of evidence regarding the outcome measure started at high and was downgraded to very low because of risk of bias (one level, see evidence table), indirectness (two levels, no external validation and different population).



Very low GRADE

The evidence is very uncertain about the performance of the model proposed by Ward, 2019, where dose of radiotherapy during first course, tumor site, organ dysfunction, any surgery, age and recurrent or second primary are selected as factors that predict toxicity after re-irradiation for head and neck squamous cell carcinoma.


Sources: (Ward, 2019)


Overall survival

Very low GRADE

The evidence is very uncertain about the performance of the model proposed by Sun, 2022, where patient age, rT stage, and EBV DNA level are selected as factors that predict overall survival after re-irradiation for nasopharyngeal carcinoma.   


Sources: (Sun, 2022)

Description of studies

Ward, 2019: From 9 institutions, 505 patients were included with recurrent or second primary (RSP) squamous carcinoma originating in a field previously irradiated to ≥ 40 Gy and treated with IMRT-based re irradiation to ≥ 40 Gy. A multivariable competing-risk model was fit to the actuarial risk of late toxicity with progression or death as the competing risk, using a backwards stepdown procedure. The final bootstrap optimized model was converted into a nomogram.


Sun, 2022: A prognostic model was established and validated for locally recurrent nasopharyngeal carcinoma (lrNPC) patients. In total, 531 patients from one center with lrNPC were retrospectively reviewed, including 271 patients from 2006 to 2012 as the training cohort and 260 patients from 2013 to 2016 as the validation cohort. Overall survival (OS) was the primary endpoint. Multivariate analysis was performed to select the significant prognostic factors (P < 0.05). A prognostic model for OS was derived by recursive partitioning analysis (RPA) combining independent predictors using the algorithm of optimized binary partition.





Ward, 2019: The final model included six clinical factors: 

    • Dose of radiotherapy during first course (continuous, per Gy) (HR 1.075 (95%CI 1.031 to 1.122)).
    • Tumor site (oropharynx, larynx or lypopharynx versus other) (HR 1.575 (95%CI 0.984 to 2.519)).
    • Organ dysfunction (yes versus no) (HR 3.029 (95%CI 1.919 to 4.783)).
    • Any surgery (yes versus no) (HR 1.232 (95%CI 0.781 to 1.943)).
    • Age (continuous, per year) (HR 0.977 (95%CI 0.955 to 0.998)).
    • RSP (second primary versus recurrence) (HR 1.061 {95% CI 0.656 to 1.713)).

The final model demonstrated an average bootstrapped C-index of 0.698.


Overall survival:

Sun, 2022: The final model included 3 factors:

    • Patient age (> 60 versus 60: hazard ratio (HR): 1.757, 95% confidence interval (CI): 1.181 to 2.615, P = 0.005).
    • rT stage (rT2 versus rT1: HR: 1.725, 95% CI: 0.919 to 3.241, P = 0.090; rT3 versus rT1: HR: 2.439, 95% CI: 1.453 to 4.096, P = 0.001; rT4 versus rT1: HR: 5.007, 95% CI: 2.989 to 8.388, P < 0.001).
    • EBV DNA level (detectable versus undetectable: HR: 1.825, 95% CI: 1.355 to 2.459, P < 0.001).

The study reported that re-irradiation could benefit patients in the low (P < 0.001) and intermediate-risk subgroups (P = 0.017), while no association between re-RT and survival benefit was found in the high-risk subgroup (P = 0.328).

A systematic review of the literature was performed to answer the following question:

What are the prognostic factors of successful re-irradiation in patients in a curative setting with a locoregional recurrent head and neck carcinoma after primary or adjuvant (chemo)radiotherapy, where salvage surgery is no longer possible? 


P: (Patients) = Patients with a head and neck carcinoma that is recurring after primary or adjuvant (chemo)-radiotherapy, where salvage surgery is no longer possible.

I: (Intervention)= A model that predicts for which patients re-irradiation is successful, defined by intervention success, tissue damage, overall survival, toxicity, complications and quality of life.

C: (Comparison)= A different model/care as usual.

O: (Outcomes)= Predictive value of the model.

T:(Timing)= When in recurring head/neck carcinoma a treatment plan is determined.

S: (Setting)= Specialized care.


Relevant outcome measures

The guideline development group considered overall survival and toxicity as critical outcomes.


The working group defined the performance of the included models in Area Under the ROC Curve (AUC) as follows:

  • 0.7 ≤AUC< 0.8: acceptable.
  • 0.8 ≤AUC< 0.9: excellent.
  • AUC≥ 0.9: outstanding.

Prognostic research: Study design and hierarchy

When reviewing literature, there is a hierarchy in quality of individual studies. Preferably, the effectiveness of a clinical decision model is evaluated in a randomized clinical trial. Unfortunately, these studies are very rare. If not available, studies in which prediction models are developed and validated in other samples of the target population (external validation) are preferred as there is more confidence in the results of these studies compared to studies that are not externally validated. Most samples do not completely reflect the characteristics of the total population, resulting in deviated associations, possibly having consequences for conclusions. Studies validating prediction models internally (e.g. bootstrapping or cross validation) can be used to answer the research question, but downgrading the level of evidence is necessary due to risk of bias and/or indirectness as it is not clear whether models perform sufficiently in target populations. The confidence in the results of unvalidated prediction models is very low. Therefore, such models will not be graded. This is also applicable for association models.


Search and select (Methods)

The databases Medline (via OVID) and Embase (via Embase.com) were searched with relevant search terms until the 14th of February 2022. The detailed search strategy is depicted under the tab Methods. The systematic literature search resulted in 133 hits. Studies were selected based on the following criteria:

  • Being a systematic review, randomized controlled trial (RCT) or observational study (cohort study).
  • Reporting multivariable longitudinal association model or prediction model with outcome (mortality or complications periprocedural or within 30 days) as dependent variable and independent variables (patient characteristics) determined before the treatment plan was made.
  • Models do not take independent variables into account that were determined after the treatment plan was made.

Four studies were initially selected based on title and abstract screening. After reading the full text, two studies were excluded (see the table with reasons for exclusion under the tab Methods) and two studies were included.



Two studies were included in the analysis of the literature. Important study characteristics and results are summarized in the evidence table. The assessment of the risk of bias is summarized in the risk of bias table.

  1. Sun XS, Zhu MY, Wen DX, Luo DH, Sun R, Chen QY, Mai HQ. Establishment and validation of a recursive partitioning analysis based prognostic model for guiding re-radiotherapy in locally recurrent nasopharyngeal carcinoma patients. Radiother Oncol. 2022 Jan 29;168:61-68. doi: 10.1016/j.radonc.2022.01.026. Epub ahead of print. PMID: 35101468.
  2. Ward MC, Lee NY, Caudell JJ, Zajichek A, Awan MJ, Koyfman SA, Dunlap NE, Zakem SJ, Hassanzadeh C, Marcrom S, Boggs DH, Isrow D, Vargo JA, Heron DE, Siddiqui F, Bonner JA, Beitler JJ, Yao M, Trotti AM, Riaz N; Multi-Institution Re-Irradiation (MIRI) Collaborative. A competing risk nomogram to predict severe late toxicity after modern re-irradiation for squamous carcinoma of the head and neck. Oral Oncol. 2019 Mar;90:80-86. doi: 10.1016/j.oraloncology.2019.01.022. Epub 2019 Feb 8. PMID: 30846182.

Evidence table and risk of bias table for prediction modelling studies (based on CHARMS checklist)

Research question: What are the prognostic factors of successful re-irradiation in patients with a head/neck carcinoma that is recurring after chemo-radiotherapy or adjuvant after resection as a primary therapy, where salvage surgery is no longer possible? 

Study reference

Study characteristics

Patient characteristics

Candidate predictors

Model development, performance and evaluation

Outcome measures and results


Interpretation of model

Ward, 2019

Source of data1 and date:

Retrospectively included patients, from 8 different centers (date not reported)


Setting/ number of centres and country: 8 centers, all in the US


Funding and conflicts of interest:

Some authors have received commercial

honoraria for advisory roles that are unrelated to this manuscript. Dr. Ward’s professional group has received honoraria for

advisory board participation unrelated to this manuscript.

Recruitment method2:

Patients were retrospectively selected from a database


Inclusion criteria:

Patients were included regardless

of fractionation scheme (daily or hyperfractionated treatments

given twice daily) or the use of systemic therapy delivered during re-irradiation.

Patients treated with hypofractionated stereotactic techniques (≥5 Gy per fraction) were not included in this analysis. Comorbidity was assessed using the Charlson comorbidity score. Organ dysfunction was defined as pre-existing tracheostomy or feeding tube dependence, excluding stomas from previous laryngectomies and feeding tubes placed prophylactically pre-treatment. Second primary tumors were

defined according to classic criteria: tumors of differing sites of origin,

different histologies, or the same site occurring beyond 5 years from the original cancer.


Exclusion criteria:

Non reported


Treatment received?

At each institution, patients were retrospectively identified who were

Previously irradiated to the head and/or neck to doses of ≥40 Gy and

then subsequently developed recurrent or second primary squamous cell

carcinoma without evidence of distant metastasis and underwent reirradiation using an intensity modulated technique (static IMRT or volumetric arc therapy) to a prescribed dose ≥40 Gy with overlapping 40 Gy volumes. Surgery to the primary site, neck or both may have been performed immediately prior to re-irradiation.



N= 505


Median age (range): 62 (21-92)


Sex: 73% M / 27% F


Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:


Predictor 1: age

Predictor 2: gender

Predictor 3: Charlson comorbidity score

Predictor 4: smoking pack-years

Predictor 5: previous receipt of


Predictor 6: first type of radiation (IMRT versus Other)

Predictor 7: recurrence versus second primary

Predictor 8: Karnofsky performance status (KPS)

Predictor 9: rT classification

Predictor 10: rN classification

Predictor 11: node-positive status

Predictor 12: organ dysfunction

Predictor 13: surgery (any

pre-re-irradiation surgery to the primary site or neck)

Predictor 14: surgery to the


Predictor 15: surgery to the neck

Predictor 16: chemotherapy during the second course

Predictor 17: elective neck radiation

Predictor 18: dose of re-irradiation completed

Predictor 19: the time between

radiation courses (years)

Predictor 20: gross tumor volume (GTV, continuous

as cm3)

Predictor 21: any gross tumor (yes versus no)


Number of participants with any missing value4?

N (%): 126


How were missing data handled5?

A reduced dataset (N=379) was used for the stepdown procedure of the factors where there was missing data.



Modelling method6: Backwards stepdown procedure



Discrimination was evaluated using a bootstrap optimized concordance statistic.

The model calibration was evaluated

graphically via the calibration plot shown in Fig. 2.



Method for testing model performance10: internal


The final model demonstrated an average bootstrapped

C-index of 0.698.

The model

appeared well-calibrated between a 0–40% predicted risk of severe late

toxicity at 2 years but tended to over-predict for risks beyond 40%. The overall prediction for the cohort had a median risk of 0.136 (IQR

0.080–0.206) and only 2% (10) of the population demonstrated a risk above 40%.


Type of outcome: single/combined?



Definition and method for measurement of outcome:

The risk of severe late toxicity (grade ≥3 classified using the CTCAE v4.0 criteria, occurring greater than 90 days from the end of re-irradiation) in the presence of competing risks (death, progression)


Endpoint or duration of follow-up:

For surviving patients, the

median follow-up was 21.5 months (range 0–128.1 months).


Number of events/outcomes:

Overall, the cumulative incidence of severe (grade ≥3) late toxicity

at two years was 16.7% (95% CI 13.2–20.2%). The overall cumulative

incidence of competing risks (disease progression or death) was 64.2%

(95% CI 59.7–68.6).



Multivariable model11:


  • Dose of RT During First Course (Continuous, per Gy) (HR 1.075 (95%CI 1.031 to 1.122))
  • Tumor Site (Oropharynx, Larynx or Hypopharynx versus Other)  (HR 1.575 (95%CI 0.984 to 2.519))
  • Organ Dysfunction (Yes versus No) (HR 3.029 (95%CI 1.919 to 4.783))
  • Any Surgery (Yes versus No) (HR 1.232 (95%CI 0.781 to 1.943))
  • Age (Continuous, per year) (HR 0.977 (95%CI 0.955 to 0.998))
  • RSP (Second Primary versus Recurrence) (HR 1.061 {95% CI 0.656 to 1.713))


Alternative presentation of final model12:


The final model was converted to a nomogram for visual use.

Interpretation: confirmatory, i.e. model useful for practice versus exploratory, i.e. more research needed:


An additional validation

dataset in other settings would be helpful to ensure the utility and



Comparison with other studies?

However, it should be noted that other nomograms routinely in use from other multi-institution consortiums are unable

to validate for similar reasons to ours; that a larger dataset does not

readily exist.



Sun, 2021

Source of data1 and date:

Retrospectively included patients, from January 2006 to December 2016 (2006-2012: training cohort, 2013-2016: validation cohort)


Setting/ number of centres and country:

One center; Sun Yat-sen University Cancer Center (SYSUCC), China


Funding and conflicts of interest:

The authors declared no competing interests.


This study was funded by grants from the National Key R&D

Program of China (2017YFC0908500, 2017YFC1309003), the

National Natural Science Foundation of China (No. 81425018, No.

81672868, No.81802775, NO. 82073003, NO.82002852, NO.

82003267, NO.81803105), the Sci-Tech Project Foundation of

Guangzhou City (201707020039), the Sun Yat-sen University Clinical

Research 5010 Program(No.2016010, No. 201315,

No.2015021, No.2017010, No. 2016013, No.2019023), Innovative

research team of high-level local universities in Shanghai (SSMU-ZLCX20180500), the Natural Science Foundation of

Guangdong Province (No.2017A030312003,

No.2018A0303131004), the Natural Science Foundation of Guangdong

Province for Distinguished Young Scholar (No.

2018B030306001), the Health & Medical Collaborative Innovation

Project of Guangzhou City (No.201803040003), Pearl River S&T

Nova Program of Guangzhou (No. 201806010135), the Planned

Science and Technology Project of Guangdong Province

(2019B020230002), Natural Science Foundation of Guangdong Province

(2017A030312003), the Key Youth Teacher Cultivating Program

of Sun Yat-sen University (20ykzd24) and the Fundamental

Research Funds for the Central Universities.

Recruitment method2:



Inclusion criteria:

(1) rT1-4N0-1 NPC (retropharyngeal

nodal involvement only) with pathological diagnosis or imaging

evidence; (2) no cervical lymph nodes recurrence and distant

metastases; (3) availability of complete treatment information;

(4) platinum-based palliative chemotherapy (PCT); (5) adequate

renal and liver function; (6) available data of pre-treatment EBV DNA level.


Exclusion criteria:

(1) receipt of

other local treatment (surgery); (2) pregnancy or lactation; (3)

with secondary malignancy


Treatment received?

Platinum-based PCT was applied in all patients. A total of 296

patients received re-RT (146 patients in the training cohort and

150 patients in the validation cohort). IMRT was the only RT

method, which was designed based on the treatment protocol for

lrNPC in our treatment center. The total dose of RT was 60–

70 Gy for recurrent gross tumors and 50–54 Gy for clinical tumor

volume in fractions between 25 to 35.




N= 532


Median age (range): 47 (22-74)


Sex: 66% M / 34% F


Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:

  • patient age,
  • sex,
  • BMI,
  • Smoking history,
  • NPC family history,
  • rT stage,
  • rN stage
  • EBV DNA level.


Number of participants with any missing value4?

In the training cohort, a total of 194 of the 271 patients were dead at their last follow-up. In the validation cohort,

a total of 94 of the 260 patients were dead at their last



How were missing data handled5?

Not reported




Cox regression analysis was performed using backward stepwise selection to test the independent significance of different factors. The p value threshold was 0.1, which was used to remove non-significant variables from the analysis, and marginally significant variables (0.05 < P < 0.1) remained in the final Cox model.



To evaluate the predictive accuracy of clinical features and the RPA model, receiver operating characteristic (ROC) analysis was used. The sensitivity and specificity of the model in predicting death were

assessed by the area under the ROC curve (AUROC). The performance

of paired AUROCs and 95% confidence intervals (CIs) was evaluated by the nonparametric DeLong test.



Method for testing model performance10: internal/external


External validation:

In the validation cohort, we also divided the patients into three

risk groups according to the RPA prognostic model. Finally, 116

(44.6%), 102 (39.2%), and 42 (16.2%) patients were assigned to

low, intermediate and high-risk groups, respectively, with corresponding

three-year OS rates of 81.8%, 69.9%, and 37.9% (P < 0.05 for each of the two groups) (Fig. 3B). These results indicated that the prognostic model had a satisfactory prognostic value for the

survival of lrNPC.

Type of outcome: single/combined?

Single: Overall survival


Definition and method for measurement of outcome:

defined as the time from the date of lrNPC diagnosis to the date of death from any cause or the date of patients’ censoring at the last follow-up.




  • patient age (>60 versus 60: hazard ratio (HR): 1.757, 95% confidence interval (CI): 1.181–2.615, P = 0.005),
  • rT stage (rT2 versus rT1: HR: 1.725, 95% CI: 0.919–3.241, P = 0.090;
  • rT3 versus rT1: HR: 2.439, 95% CI: 1.453–4.096, P = 0.001;
  • rT4 versus rT1: HR: 5.007, 95% CI: 2.989–8.388, P < 0.001)
  • EBV DNA level (detectable versus undetectable: HR: 1.825, 95% CI: 1.355–2.459, P < 0.001)


Interestingly, only patients in the low and intermediate-risk subgroups could benefit from re-RT, while

patients in the high-risk subgroup (rT4 and undetectable EBV

DNA) achieved similar OS rates whether re-RT was given or not.


Alternative presentation of final model12:


None reported

Interpretation: confirmatory, i.e. model useful for practice versus exploratory, i.e. more research needed:


In contrast to other prognostic models (e.g., nomograms), RPA model cannot individually predict the survival rate; however, its simplicity and efficiency make it still an

important treatment decision-making tool for clinicians.


Comparison with other studies?

Previous studies have demonstrated that EBV DNA-negative

and EBV DNA-positive primary NPC are biologically different diseases

with significantly different prognoses and potentially require

different treatment strategies. Our results suggested that the above

theory might also be applicable to patients with lrNPC.



All patients involved in this study were from one treatment center

in an endemic area; an external cohort is necessary to validate our



Risk of Bias table

Study reference

(first author, year of publication)




Participant selection

1) Appropriate data sources?2

2) Appropriate in- and exclusion?













Risk of bias: low/high/unclear


1) Assessed similar for all participants?

2) Assessed without knowledge of outcome?

3) Available at time the model is intended to be used?










Risk of bias: low/high/unclear


1) Pre-specified or standard outcome definition?

2) Predictors excluded from definition?

3) Assessed similar for all participants?

4) Assessed without knowledge of predictors?

5) Time interval between predictor and outcome measurement appropriate?







Risk of bias: low/high/unclear


1) Reasonable number of participants with event/outcome?

2) All enrolled participants included in analysis?

3) Missing data handled appropriately?

4) No selection of predictors based on univariate analysis?

5) Relevant model performance measures evaluated appropriately?3

6) Accounted for model overfitting4 and optimism?

7) Predictors and weights correspond to results from multivariate analysis?


Risk of bias: low/high/unclear

Overall judgment


High risk of bias: at least one domain judged to be at high risk of bias.


Model development only: high risk of bias.











Risk of bias: low/high/unclear

Ward, 2019


Development of model only







Sun, 2021







Table of excluded studies

Author and year

Reason for exclusion

Tian, 2014

No validated model proposed

Riaz, 2014

Did not meet PICO (patients who received salvage therapy were included)

Autorisatiedatum en geldigheid

Laatst beoordeeld  : 20-09-2023

Laatst geautoriseerd  : 20-09-2023

Geplande herbeoordeling  :

De geldigheid van de richtlijnmodule komt te vervallen indien nieuwe ontwikkelingen aanleiding zijn een herzieningstraject te starten.

Initiatief en autorisatie

  • Nederlandse Vereniging voor Keel-Neus-Oorheelkunde en Heelkunde van het Hoofd-Halsgebied
Geautoriseerd door:
  • Nederlandse Internisten Vereniging
  • Nederlandse Vereniging voor Keel-Neus-Oorheelkunde en Heelkunde van het Hoofd-Halsgebied
  • Nederlandse Vereniging voor Nucleaire geneeskunde
  • Nederlandse Vereniging voor Pathologie
  • Nederlandse Vereniging voor Plastische Chirurgie
  • Nederlandse Vereniging voor Radiologie
  • Nederlandse Vereniging voor Radiotherapie en Oncologie
  • Verpleegkundigen en Verzorgenden Nederland
  • Nederlandse Vereniging voor Mond- Kaak- en Aangezichtschirurgie
  • Patiëntenvereniging HOOFD HALS
  • Nederlandse Federatie van Kankerpatiëntenorganisaties

Algemene gegevens

De ontwikkeling/herziening van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (www.demedischspecialist.nl/kennisinstituut) en werd gefinancierd uit de Stichting Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS). De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijnmodule.

Samenstelling werkgroep

Voor het ontwikkelen van de richtlijnmodule is in 2019 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen (zie hiervoor de Samenstelling van de werkgroep) die betrokken zijn bij de zorg voor patiënten met hoofd-halstumoren.



  • Prof. Dr. R. de Bree, KNO-arts/hoofd-halschirurg, UMC Utrecht, Utrecht, NVKNO (voorzitter)
  • Dr. M.B. Karakullukcu, KNO-arts/hoofd-halschirurg, NKI, Amsterdam, NVKNO
  • Dr. H.P. Verschuur, KNO-arts/hoofd-halschirurg, Haaglanden MC, Den Haag, NVKNO
  • Dr. M. Walenkamp, AIOS-KNO, LUMC, Leiden, NVKNO
  • Dr. A. Sewnaik, KNO-arts/hoofd-halschirurg, Erasmus MC, Rotterdam, NVKNO
  • Drs. L.H.E. Karssemakers, MKA-chirurg-oncoloog/hoofd-hals chirurg, NKI, Amsterdam, NVMKA
  • Prof. dr. M.J.H. Witjes, MKA-chirurg-oncoloog, UMC Groningen, Groningen, NVMKA
  • Drs. L.A.A. Vaassen, MKA-chirurg-oncoloog, Maastricht UMC+, Maastricht, NVMKA
  • Drs. W.L.J. Weijs, MKA-chirurg-oncoloog, Radboud UMC, Nijmegen, NVKMA
  • Drs. E.M. Zwijnenburg, Radiotherapeut-oncoloog, Radboud UMC, Nijmegen, NVRO
  • Dr. A. Al-Mamgani, Radiotherapeut-oncoloog, NKI, Amsterdam, NVRO
  • Prof. Dr. C.H.J. Terhaard, Radiotherapeut-oncoloog, UMC Utrecht, Utrecht, NVRO
  • Drs. J.G.M. Van den Hoek, Radiotherapeut-oncoloog, UMC Groningen, Groningen, NVRO
  • Dr. E. Van Meerten, Internist-oncoloog, Erasmus MC Kanker Instituut, Rotterdam, NIV
  • Dr. M. Slingerland, Internist-oncoloog, LUMC, Leiden, NIV
  • Drs. M.A. Huijing, Plastisch Chirurg, UMC Groningen, Groningen, NVPC
  • Prof. Dr. S.M. Willems, Klinisch patholoog, UMC Groningen, Groningen, NVVP
  • Prof. Dr. E. Bloemena, Klinisch patholoog, Amsterdam UMC, locatie Vumc, Amsterdam, NVVP
  • R.A. Burdorf, Voorzitter dagelijks bestuur patiëntenvereniging, Patiëntenvereniging HOOFD-HALS, PvHH
  • P.S. Verdouw, Hoofd infocentrum patiëntenvereniging, Patiëntenvereniging HOOFD-HALS, PvHH
  • A.A.M. Goossens, Verpleegkundig specialist oncologie, Haaglanden MC, Den Haag, V&VN
  • Dr. P. de Graaf, Radioloog, Amsterdam UMC, Amsterdam, NVvR
  • Dr. W.V. Vogel, Nucleair geneeskundige/radiotherapeut-oncoloog, NKI, Amsterdam, NVNG
  • Drs. G.J.C. Zwezerijnen, Nucleair geneeskundige, Amsterdam UMC, Amsterdam, NVNG


  • Dr. C.M. Speksnijder, Fysiotherapeut/Bewegingswetenschapper/Epidemioloog, UMC Utrecht, Utrecht, KNGF
  • Ir. A. Kok, Diëtist, UMC Utrecht, Utrecht, NVD
  • Dr. M.M. Hakkesteegt, Logopedist, Erasmus MC, Rotterdam, NVvLF
  • Drs. D.J.M. Buurman, Tandarts-MFP, Maastricht UMC+, Maastricht, KNMT
  • W. Van der Groot-Roggen, Mondhygiënist, UMC Groningen, Groningen, NVvM
  • Drs. D.J.S. Dona, Bedrijfsarts/Klinisch arbeidsgeneeskundige oncologie, Radboud UMC, Nijmegen, NVKA
  • Dr. M. Sloots, Ergotherapeut, UMC Utrecht, Utrecht (tot november 2021), EN
  • A.C.P. Kauerz-de Rooij, Ergotherapeut, UMC Utrecht, Utrecht (vanaf januari 2022), EN
  • J. Poelstra, Medisch maatschappelijk werkster, op persoonlijke titel
  • Dr. K.S. Versteeg, Internist, Amsterdam UMC, Amsterdam, NIV ouderengeneeskunde

Met dank aan

  • Drs. Maarten Donswijk, Nucleair geneeskundige, AVL
  • Dr. José Hardillo, KNO-arts/hoofd-halschirurg, Erasmus MC, Rotterdam
  • Drs. Dominique Monserez, KNO-arts/hoofd-halschirurg, Erasmus MC, Rotterdam

Met ondersteuning van

  • Dr. J. Boschman, Senior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Dr. C. Gaasterland, Adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Dr. A. Van der Hout, Adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Dr. L. Oostendorp, Adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Drs. M. Oerbekke, Adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Drs. A. Hoeven, Junior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Dr. N. Elbert, Adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten


De Code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement) hebben gehad. Gedurende de ontwikkeling of herziening van een module worden wijzigingen in belangen aan de voorzitter doorgegeven. De belangenverklaring wordt opnieuw bevestigd tijdens de commentaarfase.


Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.





Gemelde belangen

Ondernomen actie

Bree, de

KNO-arts/hoofd-halschirurg, UMC Utrecht

* Lid Algemeen Bestuur Patiëntenvereniging Hoofd-Hals (onbetaald)

* Voorzitter Research Stuurgroep NWHHT

* Lid Richtlijnen commissie NWHHT

* Lid dagelijks bestuur NWHHT

* Lid Clinical Audit Board van de Dutch Head and Neck Audit (DHNA)

* Lid wetenschappelijk adviescommissie DORP

* Voorzitter Adviescommissie onderzoek hoofd-halskanker (IKNL/PALGA/DHNA/NWHHT)




Internist-oncoloog, LUMC

* 2018-present: Treasurer of the "Dutch Association of Medical Oncology"(NVMO - vacancy fees)

* 2018-present: Member of the "Dutch Working Group for Head-Neck Tumors" (NWHHT-Systemic therapy)

* 2016-present: Member of the 'Dutch Working Group for Head-Neck Tumors" (NWHHT - study group steering group (coordinating))

* 2016-present: Member of the "Dutch Working Group for Head-Neck Tumors" (NWHHT - Elderly Platform)

* 2012-present: Member "Working Group for Head-Neck Tumors" (WHHT) "University Cancer Centre"(UCK) Leiden - Den Haag

* 2019: Member CAB DHNA

Deelname Nationaal expert forum hoofd-halskanker MSD dd 2-5-2018


* Deelname Checkmate studie, sponsor Bristol-Myers Squibb (BMS): An open label, randomized phase 3 clinical trial of nivolumab versus therapy of investigator's choice in recurrent or metastatic platinum-refractory squamous cell carcinoma of the head and neck (SCCHN)

* Deelname Commence studie, sponsor Radboud University, in collaboration with Merck Serono International SA (among several Dutch medical centers): A phase lB-II study of the combination of cetuximab and methotrexate in recurrent of metastatic squamous cell carcinoma of the head and neck. A study of the Dutch Head and Neck Society, MOHN01/COMMENCE study.

* Deelname HESPECTA studie: Phase I study: to determine the biological activity of two HPV16E6 specific peptides coupled to Amplivant®, a Toll-like receptor ligand in non-metastatic patients treated for HPV16-positive head and neck cancer.

* Deelname PINCH studie (nog niet open): PD-L1 ImagiNg to predict durvalumab treatment response in HNSCC (PINCH) trial; patiënten met biopt bewezen locally recurrent of gemetastaseerd HNSCC

* Deelname ISA 101b-HN-01-17 studie (nog niet open): A randomized, Double-blind, Placebo-Controlled, Phase 2 Study of Cemiplimab versus the combination of Cemiplimab with ISA101b in the Treatment of Subjects.

In de werkgroep participeren 2 internist-oncologen, zodat één van beide de voortrekker is van modules over systemische therapie. Actie: werkgroeplid is uitgesloten van besluitvorming bij modules die betrekking hebben op de onderwerpen van de gemelde onderzoeken: nivolumab, cetuximab + methotrexaat, Amplivant,  durvalumab, cemiplimab.

Meerten, van

Internist-oncoloog, Erasmus MC Kanker Instituut


Op dit moment Principal Investigator voor NL van gerandomiseerde fase III trial naar toegevoegde waarde van pembrolizumab aan chemoradiotherapie bij patiënten met gevorderd hoofdhalskanker. Sponsor: GlaxoSmithKline Research & Development Ltd. Studie is nog lopend, resultaten zullen pas bekend zijn na verschijning van de richtlijn.


In toekomst mogelijk participatie aan door industrie gesponsorde studies op gebied van behandeling van hoofdhalskanker

In de werkgroep participeren 2 internist-oncologen, zodat één van beide de voortrekker is van modules over systemische therapie. Actie: werkgroeplid is uitgesloten van besluitvorming bij modules die betrekking hebben op het onderwerp van het gemelde onderzoeken: de toegevoegde waarde van pembrolizumab bij patiënten met gevorderd hoofdhalskanker.


Plastisch chirurg, UMC Groningen





KNO-arts/hoofd Hals chirurg, Erasmus MC

Sectorhoofd Hoofd-Hals chirurgie




MKA-chirurg-oncoloog, Maastricht UMC+ / CBT Zuid-Limburg

*Lid Bestuur NVMKA

*Waarnemend hoofd MKA-chirurgie MUMC




MKA-chirurg-oncoloog, UMC Groningen


PI van KWF grant: RUG 2015 -8084: Image guided surgery for margin assessment of head & neck Cancer using cetuximab-IRDye800 cONjugate (ICON)


geen financieel belang

Geen. Financiering door KWF werd niet als een belang ingeschat.


Klinisch patholoog, Amsterdam UMC (locatie Vumc) / Radboud UMC / Academisch Centrum voor Tandheelkunde Amsterdam (ACTA)

* Lid bestuur Nederlandse Vereniging voor Pathologie (NVVP) – vacatiegeld (tot 1-12-20)

* Voorzitter Commissie Bij- en Nascholing (NVVP)

* Voorzitter (tot 1-12-20) Wetenschappelijke Raad PALGA - onbezoldigd




Klinisch patholoog, UMC Groningen

Vice-vz PALGA, AB NWHHT, CAB DHNA, mede-vz  en oprichter expertisegroep HH pathologie NL,

Hoofdhalspathologie UMC Groningen

PDL1 trainer NL voor MSD

Onderzoeksfinanciering van Pfizer, Roche, MSD, BMS, Lilly, Novartis, Bayer, Amge, AstraZeneca



KNO-arts/hoofd-hals chirurg, NKI/AVL





KNO-arts/Hoofd-hals chirurg, Haaglanden MC

* Opleider KNO-artsen
* Dagvoorzitter









Radiotherapeut-oncoloog, NKI/AVL





Radiotherapeut-oncoloog, UMC Utrecht

Niet van toepassing



Hoek, van den

Radiotherapeut-oncoloog UMCG

Niet van toepassing




Radiotherapeut, Hoofd-hals Radboud UMC










Hoofd Infocentrum patiëntenvereniging HOOFD HALS


Werkzaam bij de patiëntenvereniging. De achterban heeft baat bij een herziening van de richtlijn



Hoofd-hals chirurg NKI/AVL


MKA-chirurg-oncoloog Amsterdam UMC (locatie AMC) / vakgroep kaakchirurgie Amsterdam West

Niet van toepassing




Verpleegkundig specialist, Haaglanden Medisch Centrum (HMC)

* Bestuurslid (penningmeester) PWHHT (onbetaald)

* Lid Commissie voorlichting PVHH (onbetaald)




Nucleair geneeskundige, Amsterdam UMC (locatie Vumc)


PhD kandidaat, Amsterdam UMC (locatie Vumc)

Lid als nucleair geneeskundige in HOVON imaging werkgroep (bespreken van richtlijnen en opzetten/uitvoeren van wetenschappelijke studies met betrekking tot beeldvorming in de hematologie); onbetaald




Nucleair geneeskundige/radiotherapeut-oncoloog, AVL


In de afgelopen jaren incidenteel advies of onderwijs, betaald door Bayer, maar niet gerelateerd aan hoofd-hals


KWF-grant speekselklier toxiteit na behandeling. Geen belang bij de richtlijn


Graaf, de

Radioloog, Amsterdam UMC (locatie Vumc)

Bestuurslid sectie Hoofd-Hals radiologie (onbetaald)




MKA-chirurg-oncoloog, Radboudumc

MKA-chirurg, Weijsheidstand B.V. Werkzaam als algemeen praktiserend MKA-chirurg, betaald (0,1 fte)



Inbreng patiëntenperspectief

Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door het uitnodigen van de patiëntenvereniging HOOFD-HALS (PVHH) voor de Invitational conference en met afgevaardigden van de PVHH in de werkgroep. Het verslag hiervan (zie aanverwante producten) is besproken in de werkgroep. De verkregen input is meegenomen bij het opstellen van de uitgangsvragen, de keuze voor de uitkomstmaten en bij het opstellen van de overwegingen. De conceptrichtlijn is tevens voor commentaar voorgelegd aan de patiëntenvereniging HOOFD-HALS en de eventueel aangeleverde commentaren zijn bekeken en verwerkt.



Deze richtlijnmodule is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).


Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen

Tijdens de voorbereidende fase inventariseerde de werkgroep de knelpunten in de zorg voor patiënten met hoofd-halstumoren. De werkgroep beoordeelde de aanbeveling(en) uit de eerdere richtlijnmodule (NVKNO, 2014) op noodzaak tot revisie. Tevens zijn er knelpunten aangedragen door de patiëntenvereniging en genodigde partijen tijdens de Invitational conference (zie aanverwante producten voor het verslag van de Invitational conference). Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de werkgroep concept-uitgangsvragen opgesteld en definitief vastgesteld.



Na het opstellen van de zoekvraag behorende bij de uitgangsvraag inventariseerde de werkgroep welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. Hierbij werd een maximum van acht uitkomstmaten gehanteerd. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.


Methode literatuursamenvatting

Een uitgebreide beschrijving van de strategie voor zoeken en selecteren van literatuur en de beoordeling van de risk-of-bias van de individuele studies is te vinden onder ‘Zoeken en selecteren’ onder Onderbouwing. De beoordeling van de kracht van het wetenschappelijke bewijs wordt hieronder toegelicht.


Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs

De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org/). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect, en residuele plausibele confounding).


GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz, 2017).





  • er is hoge zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • het is zeer onwaarschijnlijk dat de literatuurconclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.


  • er is redelijke zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • het is mogelijk dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.


  • er is lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • er is een reële kans dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Zeer laag

  • er is zeer lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • de literatuurconclusie is zeer onzeker.


Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nuleffect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).


Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)

Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Working Group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello, 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE-methodiek.

Waar relevant is er specifieke aandacht voor de (oudere) kwetsbare patiëntengroep in de overwegingen en wordt er ingegaan op de begeleiding en behandeling van deze patiënten.


Formuleren van aanbevelingen

De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen. De werkgroep heeft bij elke aanbeveling opgenomen hoe zij tot de richting en sterkte van de aanbeveling zijn gekomen.


In de GRADE-methodiek wordt onderscheid gemaakt tussen sterke en zwakke (of conditionele) aanbevelingen. De sterkte van een aanbeveling verwijst naar de mate van zekerheid dat de voordelen van de interventie opwegen tegen de nadelen (of vice versa), gezien over het hele spectrum van patiënten waarvoor de aanbeveling is bedoeld. De sterkte van een aanbeveling heeft duidelijke implicaties voor patiënten, behandelaars en beleidsmakers (zie onderstaande tabel). Een aanbeveling is geen dictaat, zelfs een sterke aanbeveling gebaseerd op bewijs van hoge kwaliteit (GRADE-gradering HOOG) zal niet altijd van toepassing zijn, onder alle mogelijke omstandigheden en voor elke individuele patiënt.


Implicaties van sterke en zwakke aanbevelingen voor verschillende richtlijngebruikers


Sterke aanbeveling

Zwakke (conditionele) aanbeveling

Voor patiënten

De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen en slechts een klein aantal niet.

Een aanzienlijk deel van de patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen, maar veel patiënten ook niet. 

Voor behandelaars

De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak moeten ontvangen.

Er zijn meerdere geschikte interventies of aanpakken. De patiënt moet worden ondersteund bij de keuze voor de interventie of aanpak die het beste aansluit bij zijn of haar waarden en voorkeuren.

Voor beleidsmakers

De aanbevolen interventie of aanpak kan worden gezien als standaardbeleid.

Beleidsbepaling vereist uitvoerige discussie met betrokkenheid van veel stakeholders. Er is een grotere kans op lokale beleidsverschillen. 


Organisatie van zorg

In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijnmodules is expliciet aandacht geweest voor de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, mankracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van deze specifieke uitgangsvraag zijn genoemd bij de overwegingen.


Herziening 2023

De werkgroep besloot na het bestuderen van alle aanbevelingen van de richtlijn Hoofd-halstumoren om in de periode 2019-2023 te werken aan de volgende updates:

  • De indeling van de richtlijn is aangepast en per tumortype zijn alle relevante modules te vinden. Sommige modules (zoals Systemische therapie bij radiotherapie lokaal gevorderde tumoren) zijn daarom bij zowel Orofarynxcarcinoom, Hypofarynxcarcinoom, als Larynxcarcinoom in de richtlijn te vinden.
  • In de meest recente UICC/AJCC classificatie is lipcarcinoom niet langer ondergebracht bij mondholte (TNM7) maar bij huid (TNM8). Dit brengt een verandering in stadiëring (volgens TNM8) met zich mee, maar niet in behandeling (volgens TNM7).
  • Nieuwe modules zijn ontwikkeld over het bepalen van botinvasie, bepalen HPV-status, indicaties voor onderzoek naar afstandsmetastasen en het diagnostisch onderzoek naar afstandsmetastasen, de behandeling van HPV-positieve orofarynxtumoren, dosering cisplatin en systemische therapie bij radiotherapie voor lokaal gevorderde tumoren, en Tis/T1 supgraglottisch larynxcarcinoom.
  • Een groot aantal modules zijn herzien. Literatuuronderbouwingen, overwegingen en aanbevelingen zijn geupdate.
  • Een aantal modules zijn herbevestigd en waar nodig tekstueel verbeterd, waaronder de modules Diagnostiek hypofarynxcarcinoom en Premaligne afwijkingen larynx.
  • Een aantal modules zijn vervallen: Indicaties FDG PET-CT-scan, Behandeling per lokalisatie en T-classificatie, Reconstructieve chirurgie mondholtecarcinoom, Invasieve chirurgie bij orofarynxcarcinoom, Reconstructieve chirurgie orofarynxcarcinoom, T1-T4N+ hypofarynxcarcinoom, Stemkwaliteit als uitkomstmaat na behandeling, T2- en kleine T3 larynxcarcinomen, Niet gemetastaseerde speekselklier tumoren. Deze modules bleken moeilijk te vatten in richtlijn, of zijn samengevoegd in een (nieuwe) module.

Commentaar- en autorisatiefase

De conceptrichtlijnmodule werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijnmodule aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijnmodule werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.



Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.

Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.

Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.

Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.

Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.

Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwalitieit. http://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site/over_richtlijnontwikkeling.html.

Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.

Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.

Schünemann HJ, Oxman AD, Brozek J, Glasziou P, Jaeschke R, Vist GE, Williams JW Jr, Kunz R, Craig J, Montori VM, Bossuyt P, Guyatt GH; GRADE Working Group. Grading quality of evidence and strength of recommendations for diagnostic tests and strategies. BMJ. 2008 May 17;336(7653):1106-10. doi: 10.1136/bmj.39500.677199.AE. Erratum in: BMJ. 2008 May 24;336(7654). doi: 10.1136/bmj.a139.

Schünemann, A Holger J (corrected to Schünemann, Holger J). PubMed PMID: 18483053; PubMed Central PMCID: PMC2386626.

Wessels M, Hielkema L, van der Weijden T. How to identify existing literature on patients' knowledge, views, and values: the development of a validated search filter. J Med Libr Assoc. 2016 Oct;104(4):320-324. PubMed PMID: 27822157; PubMed Central PMCID: PMC5079497.


Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.