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Enregistrement W1607625783 · doi:10.1002/hed.23498

Volume–outcome associations in head and neck cancer treatment: A systematic review and meta‐analysis

2013· review· en· W1607625783 sur OpenAlexaff
Antoine Eskander, Mazin Merdad, Jonathan C. Irish, Stephen F. Hall, Patti A. Groome, Jeremy L. Freeman, David R. Urbach, David P. Goldstein

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensMount Sinai HospitalQueen's UniversityPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead and neck cancerMeta-analysisMedicineConfidence intervalHazard ratioMEDLINEHead and neckOncologySystematic reviewCancerInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Because of the relative rarity of head and neck malignancies and their complex treatment, some groups have advocated for regionalized care. Studies comparing high- and low-volume centers have demonstrated mixed results. METHODS: We conducted a systematic review using MEDLINE and EMBASE including all studies examining a volume-outcome relationship in the treatment of patients with head and neck cancer with meta-analysis for long-term survival results. RESULTS: Seventeen studies were identified. Meta-analysis was performed for studies that assessed long-term survival. High-volume hospitals (5 studies; hazard ratio [HR], 0.886; 95% confidence interval [CI], 0.820-0.956) and high-volume surgeons (2 studies; HR, 0.767; 95% CI, 0.641-0.919) have better overall survival than low-volume hospitals and surgeons, respectively. CONCLUSION: Volume-outcome associations exist for head and neck oncologic procedures, although this has not been fully investigated for salivary gland malignancies. Future quality of care studies in head and neck oncology should focus on processes of care, which may explain this relationship.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,025
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations141
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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