Effect of Primary Tumour Volumes in Early T-Stage Nasopharyngeal Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relationship between primary tumour volumes and treatment outcomes in early T-stage nasopharyngeal carcinoma. DESIGN: Retrospective study. SETTING: Tertiary care centre. METHOD: A consecutive series of 52 newly diagnosed patients of early T-stage nasopharyngeal carcinoma who were treated with high-dose radiotherapy. MAIN OUTCOME MEASURES: Computed tomography-derived primary tumour volume was obtained following the summation of area technique. The cancer-related survival according to T stage and primary tumour volumes was analyzed. RESULTS: The median primary tumour volume was 5.48 mL in T1 disease, 17.95 mL in T2a disease, and 19.15 mL in T2b disease, with a range of 3.23 to 9.65 mL in T1 disease, 6.31 to 64.54 mL in T2a disease, and 11.27 to 131.82 mL in T2b disease. Large primary tumour volume was associated with a significantly poor disease-specific survival (p = .0003), whereas the T stage that segregated into T2a and T2b carried no prognostic significance (p = .441). CONCLUSIONS: A substantial variation of primary tumour volume was present within the T2a and T2b stages, and primary tumour volume represented a more important prognostic factor. Volumetric measurements of primary tumours in early T-stage nasopharyngeal tumours would better refine the tumour, node, metastasis staging system. Patients with large primary tumour volume should be treated more aggressively.
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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 | 0,004 |
| 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 ».