Algorithm to predict postoperative complications in oropharyngeal and oral cavity carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preoperative data in patients with oral cavity/oropharyngeal cancer may predict postoperative complications that may modify therapeutic choices and improve patient care. METHOD: We reviewed 320 consecutive patients with oral cavity/oropharyngeal cancer, operated on 2003 through 2006 at the European Institute of Oncology. By multivariate analysis of preoperative patient and tumor characteristics, we developed an algorithm to predict postoperative complications. We tested the algorithm on a new series of 307 patients operated on 2007 through 2010. RESULTS: The final algorithm used to produce a nomogram was comprised of: alcohol consumption (p = .01), site of primary (p = .03), interaction of clinical T classification to sex (p = .007), and type of neck dissection (p < .0001). The algorithm had good ability to predict complications (concordance index [c-index] 0.74) in the new series. CONCLUSION: The nomogram accurately predicts presurgical risk of postoperative local/systemic complications in patients with oral cavity/oropharyngeal cancer and can be used to adapt therapy to patient characteristics, optimize ward admissions, and improve care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».