Outcome of Periocular Sebaceous Gland Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the long-term outcome of periocular sebaceous gland carcinoma and factors predictive of tumor recurrence. METHODS: A retrospective case note review of all patients with periocular sebaceous gland carcinoma treated at the Queen's Medical Centre, Nottingham, United Kingdom, between 1992 and 1999. Patient age at time of surgery, tumor location, and treatment were recorded. The tumor dimensions and histopathologic description were correlated with tumor recurrence. The general practitioners were contacted to determine whether there had been any further tumor recurrences since the last entry in the hospital notes. RESULTS: A total of 11 cases (mean age, 75 years) were reviewed, of which 7 were female. The eyelids were involved in all but 2 cases, and maximum tumor dimension ranged from 6 to 25 mm. Three demonstrated pagetoid spread. Recurrence was seen in all tumors reported as incompletely excised (4 cases), of which only one demonstrated pagetoid spread. Tumour size was not predictive of recurrence. CONCLUSIONS: In our unit, the best prognostic factor for sebaceous gland carcinoma is a histologic report confirming complete excision of the tumor, whatever the tumor size or pattern of spread identified.
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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 | 0,003 |
| 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 ».