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Enregistrement W2024687074 · doi:10.2310/7070.2001.20897

Carbon Dioxide Laser Microsurgery for Tongue Cancer: Surgical Techniques and Long-Term Results

2001· article· en· W2024687074 sur OpenAlexvenueno aff
Ching-Ping Wang, Shyue‐Yih Chang, Jen-De Wu, Shyh‐Kuan Tai

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryCarbon dioxide laserTongueMicrosurgeryDebulkingRadiation therapyTransoral laser microsurgerySurgical marginFree flapStage (stratigraphy)CancerLaser surgeryHead and neck cancerOvarian cancerResectionLaserPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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