Primary Tumour Volume: Important Predictor of Outcome for T3- and T4-Staged Nasopharyngeal Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relationship between primary tumour volumes and treatment outcomes within T3- and T4-staged nasopharyngeal carcinoma. DESIGN: Retrospective study. SETTING: Tertiary care centre. METHODS: Forty newly diagnosed T3-staged patients and 36 newly diagnosed T4-staged patients participated in the study. MAIN OUTCOME MEASURES: Computed tomography-derived primary tumour volume was obtained from the summation of areas technique. The probabilities of achieving tumour control and patient survival were estimated using the product-limit method of Kaplan and Meier. The log rank test was used to examine significance. RESULTS: In T3-staged nasopharyngeal carcinoma, the median primary tumour volume was 29.6 mL, with a range from 8.0 to 131.8 mL. After segregating the primary tumour volume into two subgroups (< 30 mL, > 30 mL), large primary tumour volume was associated with a significantly poorer disease-specific survival (p = .0001). In T4-staged cases, the median primary tumour volume was 54.07 mL, with a range from 6.7 to 223.1 mL. After segregating the primary tumour volume into two subgroups (< 60 mL, > 60 mL), larger primary tumour volume was associated with a significantly poorer disease-specific survival (p = .0022). CONCLUSION: Within the same T3- and T4-staged nasopharyngeal carcinoma, the primary tumour volume represented an important prognostic factor. To improve the treatment outcome of T3- and T4-staged nasopharyngeal carcinoma with large primary tumour volumes, more aggressive treatment is needed.
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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 | 0,002 |
| 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 ».