Voice and Functional Outcomes of Transoral Laser Microsurgery for Early Glottic Cancer: Ventricular Fold Resection as a Surrogate
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to evaluate the oncological and functional outcomes with transoral laser microsurgery (TOLM) of patients with early glottic cancer. METHODS: We have prospectively evaluated patients treated with TOLM for Tis, T1 or T2 glottic squamous cell carcinoma. Evaluation of oncological outcomes, and voice and functional outcomes was assessed using voice-handicap index 10 (VHI-10) and performance status scale for head & neck cancer patients (PSS-H&N). Predictors of poor voice quality were evaluated using Student's t-test. RESULTS: Thirty patients were included, with 17.7 months mean follow-up. There were no cases of locoregional recurrence. Twelve patients (40%) were considered as having a problematic voice outcome. Four subjects out of 30 (13.3%) had significant problems with understandability of speech. Significant differences (P < 0.05) in VHI-10 score were found with tumor stage and partial resection of the ventricular fold. CONCLUSIONS: We report excellent oncological and functional outcomes in early glottic cancer treated with TOLM, with advanced tumors and partial resection of the ventricular fold as a surrogate predicting worse voice outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».