Carbon Dioxide Laser Microsurgery for Tongue Cancer: Surgical Techniques and Long-Term Results
Notice bibliographique
Résumé
Thirty-seven consecutive patients with cancer of the anterior two-thirds of the tongue without clinical neck lymph nodes or distant metastasis were treated with transoral carbon dioxide (CO2) laser microsurgery. During the operation, a monopolar coagulation-suction device was applied to achieve a clear surgical field. Under a surgical microscope, we repeatedly palpated the soft tissue to identify the tumour margins, in particular the deep margin, to maintain adequate safe margins in three dimensions. We resected the tumour by en bloc procedures rather than by vaporization or debulking. Of the 28 patients in the T1 and T2 groups, 26 patients did not receive postoperative radiotherapy. The local control rate calculated by the methods of Kaplan and Meier in all 37 patients at 5 years was 93.6%. No local recurrence occurred in the T1 or T2 cases. Nine patients suffered from neck recurrence and the neck control rate at 5 years was 74.6%. Eight of these nine patients were salvaged by surgery with adjuvant radiotherapy, and six of them finally achieved disease-free status. The 5-year disease-free survival rate for our series was 88%. Our surgical techniques using CO2 laser microsurgery are effective and advantageous methods for excision of oral tongue cancer, especially stage I and II lesions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».