Forearm soft tissue sarcoma: Tumors characteristics and oncologic outcomes following limb salvage surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complex anatomy of the forearm may impact on local control and survivals of soft tissue sarcoma. Little is known about characteristics and oncologic outcomes following surgical treatment. METHODS: Demographic and tumor data of 117 patients with forearm soft tissue sarcoma were collected and analyzed. Following limb salvage, survivals, and prognostic factors were studied. RESULTS: Seventy-three patients were males (62%) and 53 (45%) were referred after unplanned excision. Pleomorphic undifferentiated sarcoma was most frequent (45%). The average tumor size was 5.1 cm and grade III histology was mostly identified (53%). With radiotherapy, local recurrence occurs in 8 patients (7%) and 30 patients (24%) developed metastasis. Overall survival, disease free survival, local recurrence free survival, and metastasis free survival were 83%, 74%, 93%, and 74%, respectively. Better survival was found for grade I (80% vs. 60%) and small size (<5 cm) (72% vs. 47%). Large size tumor, extra-compartmental site, extramuscular, and virgin tumor were positive predictors of metastasis. CONCLUSION: Soft tissue sarcomas of the forearm are often referred after unplanned excision. Limb salvage was achieved for most and local recurrence remained low in context of radiotherapy. Metastatic progression remained frequent. Low grade and small size were predictors of survival.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».