Predictive Factors for Diagnosis of Advanced-Stage Squamous Cell Carcinoma of the Head and Neck
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the predictive factors (with emphasis on diagnostic delay) associated with the diagnosis of an advanced-clinical stage head and neck cancer. DESIGN: Cross-sectional study of patients with head and neck cancer originally recruited for a case-control study. SETTING: Three referral oncological centers in metropolitan areas in southern Brazil: São Paulo, Curitiba, and Goiânia. PATIENTS: The study population comprised 679 patients recently diagnosed as having a previously untreated head and neck squamous cell carcinoma. MAIN OUTCOME MEASURE: Diagnosis of advanced disease (clinical stage III-IV) head and neck cancer. RESULTS: Patients with laryngeal and hypopharyngeal cancers were more likely to be diagnosed as having advanced disease than those with lip, oral, and oropharyngeal cancers (88.0% vs 74.6%) (P<.001). Patient delay was inversely associated with clinical stage at diagnosis in patients with the same cancers, while professional delay was directly associated with a higher risk of advanced clinical stage at diagnosis (P =.001 and P =.006, respectively). In the analysis of laryngeal and hypopharyngeal cancer, both patient and professional delays were associated with advanced disease, with patient delay being a stronger predictive factor than professional delay. CONCLUSIONS: Clinical stage at diagnosis was associated with sociodemographic characteristics, patient delay, and professional delay. Our results indicate that continued educational programs for the population and health care professionals regarding the identification of early symptoms of head and neck cancers are warranted.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle