Perioperative Mortality in Oncologic Head and Neck Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to establish the causes of perioperative mortality after head and neck oncologic surgery, to improve operative strategies and surgery procedures, and to reduce postoperative complications. SETTING: University Hospitals of Strasbourg, Head and Neck Department. PATIENTS AND METHODS: The medical files of patients who died within 30 days of presentation with epidermoid carcinoma of the head or neck were analyzed; criteria included age, sex, medical history, and the location and stage of development of the tumour. MEASUREMENT METHOD: The causes of death are discussed with reference to the pre- and postmortem observations. RESULTS: In this study, the perioperative mortality rate was 3.07%. It depended more on tumour stage and the medical history of the patient than on tumour location and the age of the patient. The responsibility of the medical team itself was involved in some cases. DISCUSSION AND CONCLUSION: The study shows the difficulty of establishing the cause of death of weakened patients who have undergone a heavy surgical operation. Although the majority of deaths recorded are considered to have been unavoidable, for a small number of them, the absence of vital function monitoring over the first days after the operation was a contributory cause. Perioperative mortality has greatly decreased over the last 30 years and is, at present, almost nonexistent during anesthesia in head and neck surgery.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».