New TNM staging criteria for head and neck tumors
Notice bibliographique
Résumé
Cancers of the head and neck have always represented a unique perspective in cancer staging. Not only are these lesions numerous in terms of anatomic sites of origin, but, unlike most other major cancers, they frequently and readily lend themselves to adequate clinical assessment by visual inspection and palpation, which greatly facilitates documentation by the trained clinician. In addition, their location often involves treatment programs that focus on nonsurgical organ-preservation strategies, and thus anatomic and histological data for comprehensive pathologic staging are often not available. Nevertheless, the processes involved in surgical decision-making and radiotherapy treatment planning require meticulous assessment and documentation of the extent of locoregional disease. For all these reasons it is especially important to perform reliable and accurate pretreatment clinical staging of head and neck cancers. Also, many patients who succumb to head and neck cancer do so as a result of locoregional disease. Therefore, the staging system must take into account detailed local anatomic features that dictate management, since the degree of involvement of these structures by tumor may be as important as distant metastasis in threatening survival. For this reason the most recent cancer staging classification (6th edition) of the International Union Against Cancer (UICC) and the American Joint Committee on Cancer (AJCC) includes new criteria for the more advanced cases (e.g., T4 categories and stage IV disease). These criteria reflect the fact that in heterogeneous populations there is a realistic opportunity for cure in some patients but not in others. This review summarizes the criteria used in the new TNM for head and neck tumors, and outlines the rationale behind the current changes. It also provides some guidance regarding optimal source data to facilitate classification in the registry setting. In addition, the need for additional changes in the future is recognized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».