Sentinel Lymph Node Biopsy in Patients With Conjunctival and Eyelid Cancers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess lymph node invasion through the use of sentinel lymph node biopsy (SLNB) in conjunctival and eyelid tumor patients and ascertain the impact of this technique in therapeutic management recommended by the multidisciplinary consensus committee. METHODS: A single center prospective nonrandomized clinical study was conducted between January 2008 and January 2010. Seventeen patients were included: 4 (2 conjunctiva and 2 eyelid) melanomas, 4 eyelid Merkel cell tumors, 8 (2 conjunctiva, 2 eyelid, 2 eyelid and conjunctiva, 2 cornea and conjunctiva) squamous cell tumors, and 1 eyelid meibomian carcinoma. Preoperative lymphoscintigraphy was done the day before surgery to label lymph node(s). The surgical biopsy was then performed along with an extemporaneous pathological examination followed by secondary complete lymph node dissection only in instances of positive histology. RESULTS: In all cases, one or more sentinel lymph nodes were identified (3-13). Two biopsies (1 Merkel cell carcinoma and 1 squamous cell carcinoma) revealed neoplastic invasion and led to complete cervical node dissection. Adjunct regional treatment was indicated for 1 melanoma, for 4 Merkel cell tumors, and for 2 squamous cell carcinomas. One false negative result was noted in the group of squamous cell carcinomas after 6 months, and it was treated. No relapse or death was observed for the other 16 patients. The mean overall follow-up was 18.2 months. CONCLUSION: As in previous studies, we found that SLNB for eyelid and conjunctival tumors is safe and effective in identifying microscopically positive SLNs. This procedure may also revive interest in the study of cervicofacial lymphatic drainage. Our current investigation is to be expanded and extended to other medical teams.
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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 ».