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Enregistrement W2017549987 · doi:10.1001/archotol.132.1.73

Craniofacial Resection for Malignant Melanoma of the Skull Base

2006· article· en· W2017549987 sur OpenAlexaff
Ian Ganly, Snehal G. Patel, Bhuvanesh Singh, Dennis H. Kraus, Patrick G. Bridger, Giulo Cantu, Anthony D. Cheesman, Geraldo De, Paul F. Donald, Dan M. Fliss, Patrick Gullane, Ivo P. Janecka, Shin-etsu Kamata, Luiz Paulo Kowalski, Paul A. Levine, Luiz Roberto Medina dos Santos, Sultan Pradhan, Victor L. Schramm, Carl H. Snyderman, WI Wei, Jatin P. Shah

Notice bibliographique

RevueArchives of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCraniofacialRadiation therapySurgeryMelanomaCohortRetrospective cohort studySkullCraniofacial surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To report postoperative mortality, complications, and outcomes in a subset of patients with the histologic diagnosis of malignant melanoma extracted from an existing database of a large cohort of patients accumulated from multiple institutions. DESIGN: Retrospective outcome analysis. SETTING: Seventeen international tertiary referral centers performing craniofacial surgery for malignant skull base tumors. PATIENTS: A total of 53 patients were identified from a database of 1307 patients who had craniofacial resection for malignant tumors at 17 institutions. The median age was 63 years. Of the 53 patients, 25 (47%) had had prior single modality or combined treatment, which included surgery in 22 (42%), radiation in 11 (21%), and chemotherapy in 2 (4%). The margins of resection were close or microscopically positive in 7 (13%). Adjuvant radiotherapy was given in 22 (42%), chemotherapy in 3 (6%), and vaccine or interferon therapy in 2 (4%). Complications were classified into overall, local, central nervous system, systemic, and orbital. Overall survival (OS), disease-specific survival (DSS), and recurrence-free survival (RFS) were determined using the Kaplan-Meier method. Predictors of outcome were identified by multivariate analysis. RESULTS: Postoperative mortality occurred in 3 patients (6%) and postoperative complications were reported in 14 patients (26%). Local wound complications occurred in 6 patients (11%), central nervous system in 7 (13%), systemic in 3 (6%), and orbital in 1 (2%). With a median follow-up of 10 months (range, 1-159 months), the 3-year OS, DSS, and RFS rates were 28.2%, 29.7%, and 25.5%, respectively. The extent of orbital involvement and adjuvant postoperative radiation therapy (PORT) were independent predictors of DSS and OS on multivariate analysis, whereas only PORT was an independent predictor of RFS. Patients treated with PORT had significantly better 3-year OS (39% vs 18%; relative risk, 2.9; P = .007), DSS (41% vs 19%; relative risk, 3.0; P = .007), and RFS (39% vs 15%; relative risk, 4.2; P = .001). CONCLUSIONS: Craniofacial resection in patients with malignant melanoma of the skull base has mortality (6%) and complication rates (26%) comparable to other malignant tumors of the skull base. However, malignant melanoma is associated with a much poorer OS, DSS, and RFS. Adjuvant PORT correlated with improved 3-year OS, DSS, and RFS on multivariate analysis. These factors must be taken into account when considering craniofacial resection in a patient with malignant melanoma invading the skull base.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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